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Enregistrement W2104211168 · doi:10.1029/2006wr004946

Conceptual analysis of zero‐valent iron fracture reactive barriers for remediating a trichloroethylene plume in a chalk aquifer

2007· article· en· W2104211168 sur OpenAlexaff
Zuansi Cai, David N. Lerner, R. G. McLaren, Ryan Wilson

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferPermeable reactive barrierZerovalent ironEnvironmental remediationPlumeGroundwaterMicroscale chemistryReactive materialTrichloroethyleneFracture (geology)Porous mediumGroundwater pollutionEnvironmental scienceGroundwater remediationSoil scienceGeologyGeotechnical engineeringMaterials sciencePorosityEnvironmental chemistryAdsorptionChemistryContaminationComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel concept, the Fe0fracture reactive barrier (Fe0FRB), is proposed to clean up chlorinated solvent pollution of groundwater in a chalk aquifer. Iron particles, suspended in a viscous biodegradable gel, can be injected into selected fractures to create an extended reactive zone of partly iron‐filled fractures. To evaluate the feasibility of Fe0FRB as a remediation strategy, we conducted numerical modeling simulations to assess the treatment performance of an Fe0FRB in a hypothetical chalk aquifer. The assessment was carried out using a numerical model for flow and solute transport in a discretely fractured porous medium coupled with an analytical expression representing degradation by iron. The hypothetical chalk aquifer was represented by a three‐dimensional discrete fracture network model that was developed using data from a number of chalk sites. Trichloroethylene reactive transport in the Fe0FRB and mass exchange of solute between fractures and the porous matrix were fully accounted for in the model. This modeling revealed that the success of the remediation technology lies in creating a highly reactive Fe0FRB without reducing fracture permeability, which could lead to the plume being diverted around the barrier. A parametric study of various design parameters for the Fe0FRB suggested that high treatment efficiency could be achieved by employing highly reactive nanoscale iron or by using a high proportion of microscale iron fill and fracture enlargement. The model study also provided some preliminary conclusions on sensitive design parameters of an Fe0FRB such as the proportion of iron fill, the size of the FRB, and the amount of fracture enlargement. A preliminary analysis suggests that an Fe0FRB containing a small amount of highly reactive nanoscale iron could provide satisfactory treatment for up to 50 years, depending on contaminant mass flux through the barrier.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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