Coupled Flow Modelling for a Geothermally Facilitated Bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
Abandoned mines across the world leak contaminated waters into precious water resources, threatening human populations and natural environments alike. The primary demand from the industry for addressing the contamination is a passive system that utilizes locally available and cheap material, with little energy or maintenance requirement. Passive treatment systems can operate in remote regions, using diverse, inexpensive, and locally available material with low waste production, but are subject to ambient conditions and are often space intensive. The geothermal gradient available at abandoned mines is a viable heat energy source that can provide advantageous temperature conditions for established remediation techniques, namely bioremediation.Currently, the primary models used for testing new passive designs are either largely empirically based, or limit the scope of modelling parameters, making it difficult to incorporate innovative design aspects into the existing modelling framework. The following paper presents a model, based on kinetic parameters from a column experiment, which couples mechanics, thermodynamics, hydrodynamics, and microbial kinetics. The modelling results show the effect of an imposed temperature gradient on the permeability and microbially driven reactions of a bioreactor. The model reflects evolving thermal and mass transfer in the multiphase system. The addition of geothermal energy to a bioreactor is shown to improve long-term permeability, enhance reactions and precipitation kinetics, and decrease the necessary spatial expanse of designed bioreactor systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».