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Enregistrement W2081133538 · doi:10.1029/2001wr000234

Reactive transport modeling of an in situ reactive barrier for the treatment of hexavalent chromium and trichloroethylene in groundwater

2001· article· en· W2081133538 sur OpenAlexafffund
K. Ulrich Mayer, David W. Blowes, Emil O. Frind

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaPacific Northwest National LaboratoryU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésPermeable reactive barrierHexavalent chromiumEnvironmental remediationGroundwaterAquiferZerovalent ironSulfateChemistryEnvironmental chemistryChromiumContaminationGeologyAdsorptionGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicomponent reactive transport modeling was conducted for the permeable reactive barrier at the Coast Guard Support Center near Elizabeth City, North Carolina. The zero‐valent iron barrier was installed to treat groundwater contaminated by hexavalent chromium and chlorinated solvents. The simulations were performed using the reactive transport model MIN3P, applied to an existing site‐specific conceptual model. Reaction processes controlling the geochemical evolution within and down gradient of the barrier were considered. Within the barrier, the treatment of the contaminants, the reduction of other electron acceptors present in the ambient groundwater, microbially mediated sulfate reduction, the precipitation of secondary minerals, and degassing of hydrogen gas were included. Down gradient of the barrier, water‐rock interactions between the highly alkaline and reducing pore water emanating from the barrier and the aquifer material were considered. The model results illustrate removal of Cr(VI) and the chlorinated solvents by the reactive barrier and highlight that reactions other than the remediation reactions most significantly affect the water chemistry in the barrier. In particular, sulfate reduction and iron corrosion by water control the evolution of the pore water while passing through the treatment system. The simulation results indicate that secondary mineral formation has the potential to decrease the porosity in the barrier over the long term and illustrate that the precipitation of minerals is concentrated in the upgradient portion of the barrier. Two‐dimensional simulations demonstrate how preferential flow can affect the reduction of electron acceptors, the consumption of the treatment material, and the formation of secondary minerals. In addition, the model results indicate that deprotonation and the adsorption of cations down gradient of the barrier can potentially explain the observed pH buffering.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations160
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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