Landfarm Performance under Arid Conditions. 1. Conceptual Framework
Notice bibliographique
Résumé
The primary disposal method for oily sludge in the Kingdom of Saudi Arabia, which is a major oil-exporting country in the world, is landfarming. It is an attractive method of oily sludge disposal in hot arid climatic conditions. Although landfarming technology was introduced to Saudi Arabia in 1982, no scientific studies have been conducted within the Kingdom to support this decision. The results presented in this paper are based on a comprehensive field experiment conducted under Saudi Arabian environmental conditions. Details of experimental setup and conceptual framework of degradation process based on field observations are presented in this paper. The paper also addresses kinetics of oily sludge degradation in landfarm cells under natural and enhanced conditions in the presence of water, nutrients, and tilling. The 12-month field study showed that weathering (evaporation) and not biodegradation is the overall dominant degradation mechanism occurring in landfarms in the study area. The results of this study showed that up to 76% of the oil and grease (O&G) in the sludge has been lost from soil as a result of weathering. However, the results of this study also indicated the primary mechanism for the loss of C17 and C18 alkanes as compared to branched alkanes was due to biodegradation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».