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Enregistrement W2023767577 · doi:10.1520/jai104302

Naphthalene Sorption to Organic Additives in Cement-Treated Soils

2012· article· en· W2023767577 sur OpenAlexaff
Craig B. Lake, Jill Searle, Evan Bridson-Pateman

Notice bibliographique

RevueJournal of ASTM International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNaphthaleneSorptionCementSoil waterMaterials scienceChemical engineeringEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental scienceComposite materialOrganic chemistryAdsorptionSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cement-based solidification/stabilization (S/S) is a widely used source-controlled treatment method for contaminated sediments. Increasingly, the technology is being used to remediate sites that contain high molecular weight organic compounds. The low level of organic content in cement-based S/S mixtures often creates a need for organic additives in the mixtures in order to improve the level of sorption in the treatment process. Very little work has been published related to the quantification of the sorption of organic contaminants to cement-based S/S mixtures and the level of improvement afforded by additives such as fly ash and organoclays. The objective of this study is to examine the sorption levels of naphthalene to several cement-treated soil mixtures with and without organic additives (i.e., fly ash and organoclay) using batch testing. It is found that the sorption values of naphthalene vary but appear to be dependent on the amount of organic carbon present in the mixture. In order to assess the potential benefit of this improved sorption for field applications, contaminant migration modeling is performed using the results obtained. It is shown that cement-based S/S remediation systems can provide long-term protection against naphthalene contaminant migration, especially cement-based S/S mixtures with organoclay additives, for the assumptions considered in the modeling.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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