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Enregistrement W1931152370 · doi:10.1139/cgj-2014-0353

Predicting the diversion length of capillary barriers using steady state and transient state numerical modeling: case study of the Saint-Tite-des-Caps landfill final cover

2015· article· en· W1931152370 sur OpenAlexaffvenueabout
Benoit Lacroix Vachon, Amir M. Abdolahzadeh, Alexandre R. Cabral

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary actionGeotechnical engineeringComputer simulationInfiltration (HVAC)GeologyEnvironmental scienceEngineeringMaterials scienceSimulationComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Covers with capillary barrier effect (CCBE) have already been proposed to meet regulatory requirements for landfill final covers. Modeling of CCBE can be a relatively complex and time-consuming task. Simpler, albeit conservative, design tools — such as steady state numerical analyses — can, in certain cases, be justified and have a positive impact in practice. In this study, numerical simulations were performed of the experimental CCBE constructed on the Saint-Tite-des-Caps landfill (Quebec). The CCBE consists of a capillary barrier, composed of sand and gravel, on top of which a layer of deinking by-products (DBP) was installed as a protective layer (also to control seepage). The addition of a protective layer over the infiltration control layer (such as a capillary barrier) is required in most jurisdictions. In many European countries, such as Germany and the Netherlands, a thick “recultivation” layer is required. The results of numerical simulations were compared with the in situ behaviour of the Saint-Tite CCBE as well as with analytical solutions. The effectiveness of the capillary barrier was assessed by quantifying the diversion length (DL), which reflects the lateral drainage capacity of the CCBE, i.e., the capacity to drain water laterally. Collection of the water that has drained laterally prevents seepage into the waste mass. This study shows that when the seepage rate reaching the top layer of the capillary barrier is controlled, it is possible to predict the worst-case scenario in terms of seepage (and therefore predict the shortest DL) using steady state numerical simulations. These simpler-to-perform numerical simulations could be adopted in practice, at least in a pre-feasibility study for cases with a similar profile as the one at the Saint-Tite-des-Caps experimental CCBE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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