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Enregistrement W2932959222 · doi:10.11159/icgre19.143

Efficiency of Biocementation as Rock Joints Sealing Technique Evaluated Through Permeability Changes

2019· article· en· W2932959222 sur OpenAlexvenueno aff
Emad Arbabzadeh, Rafaela Cardoso

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Superior TécnicoFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade de Lisboa
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Materials scienceComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Microbially Induced Carbonate Precipitation (MICP), bacteria are used to hydrolyze urea. In the presence of a calcium source supplied in a feeding solution, calcium carbonate is formed and precipitates. MICP has shown promising results in terms of improving the hydro-mechanical properties of sandy soils by forming bonds connecting the particles. Recent studies are focused on using MICP for sealing discontinuities, such as concrete and stone cracks, and rock joints. This is investigated in this paper for a diskshaped rock sample having a crack along the entire diameter. In the study presented, enzyme is used instead of bacteria, because prior studies proved that production of calcium carbonate is faster while using enzyme. In addition, large quantities of enzyme required for Civil Engineering applications can be produced easier comparing to bacteria, and for this reason, using enzyme may be an alternative to using bacteria. The efficiency of the method was evaluated by constant head water permeability test during the treatment. The permeability of the crack reduced along time and the crack was almost completely sealed after 6 hours of treatment. Upon completion of the treatment, the crack was investigated visually to detect the presence of precipitated biocement.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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