Sorption Modelling of Np(IV), Np(V), and Pd(II) on Illite and Montmorillonite Under High Ionic Strength Conditions
Notice bibliographique
Résumé
A database is being developed by the NWMO that will be capable of predicting sorption for key elements of interest onto crystalline and sedimentary rocks in the highly saline groundwaters and porewaters at DGR depths in Ontario, Canada. Pd(II), Np(IV), and Np(V) have all been identified as elements of interest by the NWMO. Sorption experiments of Pd(II) were conducted on illite, bentonite, and shale to investigate the effects that ionic strength (I), and pH have on sorption. Na-Ca-Cl solutions ranging from 0.01 – 6.0 M I with pH values between 3 and 9 were considered under aerobic conditions at 25°C for sorption testing conditions. Sorption data for Pd(II), Np(IV), and Np(V) was used with 2SPNE SC and 2SPNE SC/CE models developed in PHREEQC to model sorption onto illite and montmorillonite at different values of I and pH. These models were also used to test proposed reaction constants from various sources in the existing literature, and to establish and propose optimized surface complexation constants of our own. Optimized reaction constants were compared with the LFER to determine its validity across all test conditions. The LFER was found to not adequately describe sorption of Pd(II), Np(IV), or Np(V) on either illite or montmorillonite. The JAEA TDB, R04, and R07 THEREDA were all tested along with the Davies, Debye-Hückel, SIT, and Pitzer computational methods in order to determine their overall accuracy. The JAEA TDB using the SIT computational method was found to not be capable of modelling Np(IV) onto illite or montmorillonite in 4.0 M I.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».