Comparison of soil-to-water suspension ratios for determining electrical conductivity of oil-production-water-contaminated soils
Notice bibliographique
Résumé
Soil salinity caused by oil-production-water (brine) contamination is a major issue in regions of oil and gas development. However, rapid site assessment tools such as soil-to-water suspension electrical conductivity (EC) methods and conversion equations have not been previously calibrated and validated for brine-contaminated soils. Our objective was to compare three soil EC methods and derive conversion equations for EC values commonly observed at brine-spill sites. Brine-contaminated soils from western North Dakota were assessed for salinity. Electrical conductivity was determined using 1:1 and 1:5 soil-to-water suspensions (EC 1:1 , EC 1:5 ) and saturated paste extracts (EC e ). Soil EC equilibration times for soil-to-water suspensions were also assessed. Significant relationships (r 2 = 0.91 to 0.97, P < 0.0001) existed among all methods for EC values ranging between 0 and 126 dS m −1 . Conversion equations were developed based on these relationships and then validated with an independent data set. These new equations reduced EC e prediction errors by 2 to 4.5 times when compare with 14 predictive equations reported in the literature. The conversion equations developed here are recommended for use in remediation efforts when converting EC 1:1 and EC 1:5 data to EC e on brine-contaminated and noncontaminated soils where EC e is highly correlated to Na concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».