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Enregistrement W3128936358 · doi:10.1139/cgj-2019-0558

Bentonite swelling characteristics with a hypersaline multi-component pore fluid

2021· article· en· W3128936358 sur OpenAlexafffundvenue
R.W.I. Brachman, R. Kerry Rowe, A. Baral, Mohamed Hosney, Grant Su, T.S. Nguyen, Jerry Brown, K. Lange

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensCanadian Nuclear Safety CommissionQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety Commission
Mots-clésBentoniteSwellSwellingPore water pressurePotassiumSodiumChemistryMagnesiumMineralogyGeotechnical engineeringGeologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swelling characteristics of compacted bentonite when hydrated with a hypersaline pore fluid (332 g/L total dissolved solids; 6.6 mol/L ionic strength) are reported. The pore fluid mimics the multiple constituents and their concentrations found for the Cobourg limestone of the Michigan Basin and is dominated by sodium (25% mole fraction) with some potassium, calcium, and magnesium (10%, 5%, and 4% mole fractions). Measurements of swell pressure for two sodium bentonites when hydrated under conditions of zero volume increase are reported. Swell pressure reached a peak within 10–30 h from the onset of hydration, followed by a continual decrease over 1 year of testing from chemical interaction between the bentonite and pore fluid. After 1 year, the swell pressure of the MX-80 bentonite tested decreased by a factor of nine relative to the peak swell pressure with deionized water when the dry density was 1.6 Mg/m3. Swell pressures increased as dry density increased. However, chemical interactions appear to have more influence on swell pressure than density for the pore fluid examined as a swell pressure of just under 1200 kPa was measured for MX-80 after 1.8 years of hydration when compacted to the highest dry density of 1.8 Mg/m3 examined.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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