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Enregistrement W3047039983 · doi:10.3390/w12082222

Impact of Standing Column Well Operation on Carbonate Scaling

2020· article· en· W3047039983 sur OpenAlexafffund
Léo Cerclet, Benoît Courcelles, Philippe Pasquier

Notice bibliographique

RevueWater · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCloggingCalciteGroundwaterEnvironmental scienceCalcium carbonateCarbonate mineralsScalingEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)ChemistryMineralogyGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standing column well constitutes a recent promising solution to provide heating or cooling and to reduce greenhouse gases emissions in urban areas. Nevertheless, scaling issues can emerge in presence of carbonates and impact their efficiency. Even though a thermo-hydro-geochemical model demonstrated the impact of the water temperature on carbonate concentration, this conclusion has not been yet demonstrated by field investigations. To do so, an experimental ground source heat pump system connected to a standing column well was operated under various conditions to collect 50 groundwater samples over a period of 267 days. These field samples were used for mineral analysis and laboratory batch experiments. The results were analyzed with multivariate regression and geochemical simulations and confirmed a clear relationship between the calcium concentrations measured in the well, the temperature and the calcite equilibrium constant. It was also found that operating a ground source heat pump system in conjunction with a small groundwater treatment system allows reduction of calcium concentration in the well, while shutting down the system leads to a quite rapid increase at a level consistent with the regional calcium concentration. Although no major clogging or biofouling problem was observed after two years of operation, mineral scales made of carbonates precipitated on a flowmeter and hindered its operation. The paper provides insight on the impact of standing column well on groundwater quality and suggests some mitigation measures.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,701

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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