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Enregistrement W2326675523 · doi:10.1061/9780784413272.209

Cortland-Homer Former MGP Remediation-A Case History

2014· article· en· W2326675523 sur OpenAlexaff
Carsten H. Floess, Matthew Thorpe, Tracy Blazicek, Darin Payne, Scott A. Underhill

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2014 Technical Papers · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental remediationSoil waterExcavationEnvironmental scienceMining engineeringDrillingOutwash plainCivil engineeringEngineeringGeologyPetroleum engineeringGlacial periodGeotechnical engineeringSoil scienceMechanical engineeringContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integrated approach was used to remediate the Cortland-Homer former Manufactured Gas Plant in Homer, New York. The record of decision (ROD) for the former plant area required excavation of impacted soils to depths of nearly 14 m. In contrast, the ROD for the area downgradient of the former plant called for in situ solidification (ISS). The former plant area and the downgradient area are separated by U.S. Route 11, and impacted soils under the roadway were judged inaccessible. New York State Electric & Gas (NYSEG) and AECOM jointly proposed an alternative, integrated remedy, using auger-mix ISS treatment in both areas. This alternative facilitated installation of vertical barrier walls to contain impacted soils under the highway, enhancing the remedy's overall effectiveness. It also resulted in substantial cost savings. This paper summarizes the remediation design and construction. It discusses the use of rotosonic drilling to characterize coarse-grained glacial outwash soils, with focus on determining the size and frequency of cobbles and boulders. Furthermore, it reviews laboratory bench studies that were used to develop preliminary ISS mix designs and subsequent field trials to optimize the ISS grout mix. Construction is also discussed, including lessons learned.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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