An Assessment of Alternative Cap Covers for the King Road Landfill
Notice bibliographique
Résumé
It is difficult to design Evapotranspiration (ET) covers that satisfy performance requirements for solid waste landfills in humid regions that are also economical because of the excess precipitation relative to evapotranspiration. The Ohio EPA is allowing a remedial option wherein native plants can be included in the vegetative configuration for creating an ET cover for the former King Road Landfill, located in Lucas County, Ohio, to restore more than 100 acres of local Oak Openings ecosystem. The objective of this research is to utilize numerical models to predict the effectiveness of an ET cover that incorporates native plants and soil that is derived from waste materials. The alternative cover material that is being considered is NU-Soil, a locally mixed soil of dredged material and biosolids stabilized with waste lime from a water treatment plant. Trial 365-day simulations of six lysimeters were conducted with Virginia wild rye as the vegetative cover using HYDRUS 2D. Several 365-day simulations were conducted on a section of the landfill cover. The neural network option in HYDRUS 2D based on the textural percentages and the bulk density of the NU-Soil was utilized to predict soil retention functions as well as the hydraulic conductivity function. The results of the lysimeter simulation gave cumulative water at the bottom of the lysimeter of 56 cm which does not meet the regulatory requirement of less than 32 cm of flux through an ET cover but it is possible that the cover will satisfy this requirement if evaporation is included in the analysis.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».