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Enregistrement W2898188682 · doi:10.1139/cgj-2018-0387

Exploring the effects of nanoscale zero-valent iron (nZVI) on the mechanical properties of lead-contaminated clay

2018· article· en· W2898188682 sur OpenAlexvenueno aff
Yong-Zhan Chen, Wan‐Huan Zhou, Fuming Liu, Shuping Yi

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundo para o Desenvolvimento das Ciências e da TecnologiaUniversidade de Macau
Mots-clésOedometer testZerovalent ironMaterials scienceEnvironmental remediationGeotechnical engineeringNanomaterialsShear strength (soil)PlasticitySoil waterContaminationComposite materialGeologyNanotechnologyChemistryAdsorptionSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoscale zero-valent iron (nZVI) is a well-known efficient nanomaterial for the immobilization of heavy metals and has been widely applied in the remediation of contaminated groundwater and soils. In this study, a series of field emission scanning electron microscopy (FESEM) analyses, vane shear tests, triaxial compression tests, and oedometer tests was conducted on lead-contaminated clay using four dosages of nZVI treatment (0.2%, 1%, 5%, and 10%). The geotechnical properties, including basic index properties, stiffness, shear strength, and compressibility, were assessed after the reaction procedure. FESEM analysis was performed to explore the potential mechanisms of nZVI treatment in terms of morphological characteristics. It was found that the plasticity index decreased gradually with increasing nZVI dosage. Treating contaminated soil with nZVI caused an increase in the vane shear strength, stiffness, and friction angle. The compression index increased gradually because of the nZVI treatment. Based on the FESEM analysis, a conclusion can be deduced that larger aggregates and conjoined structures resulting from nZVI treatment can lead to the strengthening of lead-contaminated clay.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,355

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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