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Enregistrement W2328163743 · doi:10.1021/es301721f

Colloid Transport in Dolomite Rock Fractures: Effects of Fracture Characteristics, Specific Discharge, and Ionic Strength

2012· article· en· W2328163743 sur OpenAlexaff
Pulin K. Mondal, Brent E. Sleep

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDolomiteIonic strengthColloidDiffusionMineralogyChemistryMaterials scienceChemical engineeringThermodynamicsAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of fracture characteristics, specific discharge, and ionic strength on microsphere transport in variable-aperture dolomite rock fractures were studied in a laboratory-scale system. Fractures with different aperture distributions and mineral compositions were artificially created in two dolomite rock blocks. Transport tests were conducted with bromide and carboxylate-modified latex microspheres (20, 200, and 500 nm diameter). Under overall unfavorable attachment conditions, there was significant retention of the 20 nm microsphere and minimal retention of the 500 nm microsphere for all conditions examined. Aperture variability produced significant spatial variation in colloid transport. Flushing with low ionic strength solution (1 mM) following microsphere transport at 12 mM ionic strength solution produced a spike in effluent microsphere concentrations, consistent with retention of colloids in secondary energy minima. Surface roughness and charge heterogeneity effects may have also contributed to the effect of microsphere size on retention. Matrix diffusion influenced bromide transport but was not a dominant factor in transport for any microsphere size. Calibrated one-dimensional, two-site kinetic model parameters for colloid transport in fractured dolomite were sensitive to the physical and chemical properties of both the fractured dolomite and the colloids, indicating the need for mechanistic modeling for accurate prediction.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations46
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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