Desorption of harmful hydrocarbon compounds in soil using micron-sized magnetic particles and high-frequency magnetic fields
Notice bibliographique
Résumé
This research looks at the use of high frequency (HF) magnetic fields to desorb/reduce harmful chemical compounds within gasoline and diesel that commonly leak out of underground storage tanks. Using a multi-strand coil design, measured magnetic fields of over 3 kilo-amperes per meter are generated at an optimal frequency of 117 kHz without skin-depth losses, and without the use of expensive super-conductors or liquid-cooled mechanisms. This high frequency magnetic field is successfully used in non-contact-based magnetic heating and desorption of Gasoline and Diesel mixed with sand, water and easily-dispersible, benign micrometer-sized iron filings, used as a magnetic absorber. Gas chromatography (GC) tests done on magnetically-heated Gasoline-soil and Diesel-soil mixtures show desorption/reduction of gasoline and diesel by 44% and 51% respectively, but desorption/reduction of harmful BTEX compounds and other chemical irritants within Gasoline and Diesel by 28-66% after only 80 minutes of magnetic heating. Review of remediation/desorption methods show magnetic fields fare favorably in comparison to other methods that require longer treatment period or the use of secondary pollutants at reducing hydrocarbon and BTEX compounds in them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».