Smoldering Remediation of Coal-Tar-Contaminated Soil: Pilot Field Tests of STAR
Notice bibliographique
Résumé
Self-sustaining treatment for active remediation (STAR) is an emerging, smoldering-based technology for nonaqueous-phase liquid (NAPL) remediation. This work presents the first in situ field evaluation of STAR. Pilot field tests were performed at 3.0 m (shallow test) and 7.9 m (deep test) below ground surface within distinct lithological units contaminated with coal tar at a former industrial facility. Self-sustained smoldering (i.e., after the in-well ignition heater was terminated) was demonstrated below the water table for the first time. The outward propagation of a NAPL smoldering front was mapped, and the NAPL destruction rate was quantified in real time. A total of 3700 kg of coal tar over 12 days in the shallow test and 860 kg over 11 days in the deep test was destroyed; less than 2% of total mass removed was volatilized. Self-sustaining propagation was relatively uniform radially outward in the deep test, achieving a radius of influence of 3.7 m; strong permeability contrasts and installed barriers influenced the front propagation geometry in the shallow test. Reductions in soil hydrocarbon concentrations of 99.3% and 97.3% were achieved in the shallow and deep tests, respectively. Overall, this provides the first field evaluation of STAR and demonstrates that it is effective in situ and under a variety of conditions and provides the information necessary for designing the full-scale site treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».