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Enregistrement W2005663192 · doi:10.1021/es026275r

Dissolution of Entrapped DNAPLs in Variable Aperture Fractures:  Experimental Data and Empirical Model

2003· article· en· W2005663192 sur OpenAlexaff
Sarah Dickson‐Anderson, Neil R. Thomson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionMass transferMineralogyMass transfer coefficientChemistryEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An appreciation of the dissolution from entrapped nonaqueous phase liquids (NAPLs) in fractures is essential as we attempt to understand and predict the fate of NAPLs present in fractured rock systems. Eight long-term dissolution experiments using 1,1,1-trichloroethane and trichloroethylene were conducted in two laboratory-scale dolomitic limestone variable aperture fractures under various conditions. Between 560 and 2600 fracture volumes of water were passed through the fractures resulting in the removal of 10-60% of the initial mass trapped. The effluent concentration profiles revealed three distinct and characteristic stages of dissolution: an initial pseudosteady stage, a transient stage, and a tailing stage. On average, 8% of the initial volume of NAPL present was removed during the initial pseudosteady stage. Data from the dissolution experiments were used in conjunction with statistical techniques to develop a continuous empirical model describing the initial pseudosteady and transient stages of dissolution. The model was used to successfully replicate effluent concentration data from two separate and independent dissolution experiments. The experimental results provide an indication of the expected dissolution behavior of entrapped NAPLs, while the developed model is a useful tool for characterizing mass transfer rates in variable aperture fractures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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