Quantification of Scale and Monolith Surface Exposure Effects on Contaminant Leaching from Flowable Fill
Notice bibliographique
Résumé
The volumetric specific surface (S/V) of monoliths influences contaminant leachability. Small samples such as those used in laboratory-based leaching tests have higher S/V ratios than larger monoliths of controlled low-strength materials (CLSM) in utility and energy pipeline trenches. Quantitative relationships are herein derived for relating contaminant leaching rates from full-scale monolith-filled trenches in the field to laboratory leaching data. A field dimensional exposure modification factor, P, is derived with a magnitude range of 37.6 to 50.37 for trenches with length and cross-sectional area dimensional ranges of 10–15 m and 1–4 m, respectively. Then, P, which increases with CLSM sectional area, is applied to copper, arsenic, and selenium leaching data for CLSM comprising portland cement, aggregate, water, and fly ash, ranging in weight contents from 5 to 20%. The results of leaching with water and pH 5.5 leachant show that computed diffusion coefficients for the metals in the field, D ef values are higher than values obtained for small samples through leaching tests in the laboratory. Furthermore, D ef values are higher at low ash substitution levels than at higher levels. The highest D ef values, which are at 5% ash content, are 2.09 × 10−4 m2/s (deionized water), 7.29 × 10−11 m2/s (pH 5.5) and 2.09 × 10−10 m2/s (pH 5.5) for copper, arsenic, and selenium, respectively. Apparently, at higher ash contents, cementation effects decrease monolith porosity to produce lower values of diffusion coefficient. Computed estimates of cumulative leaching fractions at high saturation are low for the contaminants and are directly proportional to D ef values.
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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 | 0,000 | 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 ».