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Enregistrement W2170275258 · doi:10.1061/(asce)gt.1943-5606.0000834

Modeling of Leachate Characteristics and Clogging of Gravel Drainage Mesocosms Permeated with Landfill Leachate

2012· article· en· W2170275258 sur OpenAlexafffund
R. Kerry Rowe, Yu Yan

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLeachateCloggingMesocosmDrainageEffluentEnvironmental scienceEnvironmental engineeringGeotechnical engineeringHydraulic conductivityWaste managementGeologySoil scienceChemistrySoil waterEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-dimensional numerical model, BioClog, is used to estimate the leachate characteristics and leachate-induced clogging of laboratory mesocosms permeated with real municipal solid waste landfill leachate. The model is used to examine mesocosms with 38-mm (nominal diameter) gravel subjected to different durations of leachate permeation, mesocosms run-in series, and mesocosms with 19-mm gravel. A comparison of the calculated and measured leachate concentrations indicates that the model provided reasonable predictions of the effluent chemical oxygen demand (COD) and calcium concentrations. The calculated porosities within the saturated drainage layers are general in encouraging agreement with the measured values from all experimental mesocosms. The calculated and measured hydraulic conductivities are in reasonable agreement. The modeling results indicated that reducing the mass loading for the drainage layers and increasing the particle size of granular media can be expected to extend the time before clogging of drainage layers, and therefore, to extend the service life of landfill leachate collection systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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