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Enregistrement W2157006591 · doi:10.1680/envgeo.14.00020

A simplified model to predict clogging of reactive barriers

2014· article· en· W2157006591 sur OpenAlexaff
Carl de Repentigny, Benoît Courcelles

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Geotechnics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloggingHydraulic conductivityPermeability (electromagnetism)MechanicsPorous mediumEnvironmental remediationPorosityAdvectionGeotechnical engineeringMaterials sciencePetroleum engineeringEnvironmental engineeringEnvironmental scienceThermodynamicsSoil scienceChemistryGeologyMembraneContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to develop a simplified analytical model to predict the progression of a carbonate clogging front in permeable reactive barriers. Permeable reactive barriers constitute an in situ remediation technique for contaminated groundwater and are composed of reactive media (magnesium oxide in this study), whose hydraulic and chemical behaviours must be studied. Models generally used to predict their clogging are relatively complex and involve the classical advection-reaction-dispersion equation. As this equation is strongly non-linear when considering a variable porosity, a simplified model predicting the loss of hydraulic conductivity would allow an easier estimation of their longevity. In this work, the generation of precipitates is predicted using chemical reactions at equilibrium. The geometry of the precipitates is estimated applying the floating sphere model, and the hydraulic behaviour is simplified to two values of permeability in the initial and the clogged states. These values were estimated using the Kozeny-Carman relation, which predicts the hydraulic conductivity of porous media considering their porosity and specific surface. Using these hypotheses, one finds that the clogging front should advance at a constant rate given constant water flow rate. Model results were successfully compared with experimental data from three one-dimensional column filtration tests to confirm this finding.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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