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Enregistrement W3196449407 · doi:10.1007/s11538-021-00938-9

Multiscale Modeling of Uranium Bioreduction in Porous Media by One-Dimensional Biofilms

2021· article· en· W3196449407 sur OpenAlexafffund
Harry J. Gaebler, Hermann J. Eberl

Notice bibliographique

RevueBulletin of Mathematical Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésMesoscopic physicsBiofilmPorous mediumUraniumPorosityThermodynamicsMesoscale meteorologyMaterials scienceChemistryBacteriaPhysicsGeologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We formulate a multiscale mathematical model that describes the bioreduction of uranium in porous media. On the mesoscale we describe the bioreduction of uranium [VI] to uranium [IV] using a multispecies one-dimensional biofilm model with suspended bacteria and thermodynamic growth inhibition. We upscale the mesoscopic (colony scale) model to the macroscale (reactor scale) and investigate the behavior of substrate utilization and production, attachment and detachment processes, and thermodynamic effects not usually considered in biofilm growth models. Simulation results of the reactor model indicate that thermodynamic inhibition quantitatively alters the dynamics of the model and neglecting thermodynamic effects may over- or underestimate chemical concentrations in the system. Furthermore, we numerically investigate uncertainties related to the specific choice of attachment and detachment rate coefficients and find that while increasing the attachment rate coefficient or decreasing the detachment rate coefficient leads to thicker biofilms, performance of the reactor remains largely unaffected.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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