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Enregistrement W2130018899 · doi:10.1139/l09-065

Protocols for the analysis of transformer oil and its degradation in soil by hydrogen peroxideA paper submitted to the Journal of Environmental Engineering and Science.

2009· article· en· W2130018899 sur OpenAlexafffundvenue
Yanjun Chang, Gopal Achari, Cooper H. Langford

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransformer oilHydrogen peroxideTransformerHydrocarbonChemistryGas chromatographyDegradation (telecommunications)HydrogenPetroleumEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChromatographyOrganic chemistryEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional gas chromatography (GC) analysis of hydrocarbons displaying one broad peak provides limited information. Two GC analytical protocols using two-peak and three-peak approaches were developed to investigate transformer oil components and their degradation in soil by hydrogen peroxide. The two-peak method revealed transformer oil to be composed of 27 wt.% F2 fraction and 73 wt.% F3 fraction hydrocarbons. The three-peak method segregated the transformer oil into 40 wt.% light, 40 wt.% medium, and 20 wt.% heavy hydrocarbon fractions. In contrast to reports of success with several classes of lighter hydrocarbons, only limited degradations of transformer oil in soils by 15% and 30% hydrogen peroxide treatment was indicated by conventional one-peak analysis; two-peak analysis showed varying F2 and F3 fraction degradations with F2 fraction degradation being higher; three-peak analysis offered a richer understanding of the relative degradations of light, medium, and heavy fractions. The effect of a low pH environment on the degradation of transformer oil by hydrogen peroxide was evaluated using the three-peak method. It emerged that the degradation of the medium and heavier fractions of transformer oil was higher at pH 2.0.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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