Experimental and Numerical Modeling of Arsenic Transport in Limestone
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic is a common constituent of the earth's crust. It is a potential carcinogenic element which presents in natural water systems as a result of both natural and anthropogenic activities. Arsenic poisoning is a burning issue for some parts of the world, and the complete removal of arsenic from water is still being studied. Arsenic is readily soluble and transports easily through groundwater, and, in addition to a human health problem, arsenic flow can create a vulnerable situation in the underground oil and gas reservoir. Some underground oil and gas reservoirs are made up of porous and permeable rocks. The properties of these rocks can cause the arsenic to be adsorbed when they come in contact. This research was focused on finding a limestone filter for purification of arsenic-rich water, which can also prove the possible arsenic effect on a limestone reservoir. Three types of limestone were considered to measure the propagation rate of arsenic through them. Results show that limestone can adsorb a significant amount of arsenic from aqueous streams and can be used as a potential filter for arsenic removal for a small community or for industrial purposes. Limestone can inhibit the release of arsenic water in nature. The predictive numerical model shows that oil and gas reservoirs are not in threat where there is abundant limestone available on the earth crust.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».