MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2966893187 · doi:10.3390/pr7080525

High Pressure Injection of Chemicals in a Gravel Beach

2019· article· en· W2966893187 sur OpenAlexaff
Xiaolong Geng, Ali Abdollahi-Nasab, Chunjiang An, Zhi Chen, Kenneth Lee, Michel C. Boufadel

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRACERPlumeEnvironmental remediationEnvironmental scienceGeologyHydrology (agriculture)BioremediationPetroleum engineeringContaminationGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The remediation of beaches contaminated with oil includes the application of surfactants and/or the application of amendments to enhance oil biodegradation (i.e., bioremediation). This study focused on evaluating the practicability of the high pressure injection (HPI) of dissolved chemicals into the subsurface of a lentic Alaskan beach subjected to a 5 m tidal range. A conservative tracer, lithium, in a lithium bromide (LiBr) solution, was injected into the beach at 1.0 m depth near the mid-tide line. The flow rate was varied between 1.0 and 1.5 L/min, and the resulting injection pressure varied between 3 m and 6 m of water. The concentration of the injected tracer was measured from four surrounding monitoring wells at multiple depths. The HPI associated with a flow rate of 1.5 L/min resulted in a Darcy flux in the cross-shore direction at 1.15 × 10−5 m/s compared to that of 7.5 × 10−6 m/s under normal conditions. The HPI, thus, enhanced the hydraulic conveyance of the beach. The results revealed that the tracer plume dispersed an area of ~12 m2 within 24 h. These results suggest that deep injection of solutions into a gravel beach is a viable approach for remediating beaches.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,858

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcessesMême sujetOil Spill Detection and MitigationTravaux en français237 207