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Enregistrement W3022708091 · doi:10.1680/jgein.20.00020

Thermal desiccation of geosynthetic clay liners under brine pond conditions

2020· article· en· W3022708091 sur OpenAlexaff
Ali Ghavam-Nasiri, David Airey, R. Kerry Rowe, Abdelmalek Bouazza

Notice bibliographique

RevueGeosynthetics International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeosynthetic clay linerSubsoilWater contentBentoniteGeotechnical engineeringGeosyntheticsDesiccationPore water pressureShrinkageBrineMoistureGeomembraneGeologyEnvironmental scienceMaterials scienceComposite materialSoil scienceSoil waterChemistryHydraulic conductivityBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desiccation of geosynthetic clay liners (GCLs) in composite lining systems is investigated experimentally. Field conditions similar to those encountered in brine ponds (high surface temperature and low overburden pressure of 20 kPa) are simulated in two soil columns. The GCL is first allowed to hydrate from a sandy subsoil under isothermal conditions (44 days), then subjected to a thermal gradient applied through a heat source (78°C) on top of the geomembrane (39 days). Changes in water content, temperature of subsoil and movement of the surface during hydration and heating stages are measured. A sharp rise in moisture content is observed in the upper region of the subsoil immediately after the start of heating, which shortly dissipates. After 39 days of heating, the bentonite in the tested GCLs is dehydrated to around 8% gravimetric water content, down from over 100% after hydration. In addition, more than 3 mm of shrinkage of bentonite in the vertical direction is recorded. X-ray imaging after the tests reveals extensive desiccation cracking of bentonite. The study has confirmed the existence of a significant risk of desiccation of GCLs under thermal gradients and has generated data that are useful for validating models used for the prediction of GCL behaviour.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,991

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)0,0100,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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