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Enregistrement W2090295053 · doi:10.2136/vzj2006.0033

Conceptual Models and Simulations for Biological Clogging in Unsaturated Soils

2007· article· en· W2090295053 sur OpenAlexaff
M. Mostafa, Paul J. Van Geel

Notice bibliographique

RevueVadose Zone Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloggingSoil waterPermeability (electromagnetism)Microscale chemistryBiofilterSaturation (graph theory)Environmental scienceVadose zoneMoistureSoil scienceEnvironmental engineeringChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological clogging in unsaturated soils is an important concern in the design of biofilters that are used to treat wastewater in rural areas. Several conceptual models have been developed to simulate biological clogging in saturated flow systems but limited research has been performed to develop similar conceptual models in unsaturated soils. This study developed three conceptual models for biological clogging in unsaturated soils. The model formulations varied from microscale to macroscale and from analytically derived to empirical equations. They were all formulated based on the approaches proposed by Burdine and Mualem to estimate the relative permeability based on the effective water saturation and the soil moisture curve. A one‐dimensional unsaturated flow and transport code was developed, which incorporates Monod kinetics to simulate the biodegradation of an organic substrate. The three conceptual models that were developed relate the relative permeability to the microbial growth term in the unsaturated flow equation. The models were implemented in a numerical model to illustrate the impact of microbial growth on the biological clogging of unsaturated soils. Also the effect of continuous loading versus pulse loading was simulated to illustrate the difference between the loading scenarios on the clogging process within biofilters.

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)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations47
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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