Application of Nature-Based Nanotechnology for Enhancing Biocementation in Clay by Microbially Induced Calcium Carbonate Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> Microbially induced calcium carbonate precipitation (MICP) is a nature-based soil stabilization technique, which has been developed for the past 20 years. Nevertheless, the application of the MICP method for stabilization of clays has received less attention in the literature as it is necessary to boost its effect in various ways to ensure its efficiency. Simultaneous use of the MICP method with natural nanomaterials can be a way to enhance the performance of MICP. In this study, the effect of nano-CaCO3 and nano-SiO2 on enhancing the MICP processes in a kaolinite clay is investigated. The nanomaterials and bacteria and cementation solutions were added to the host soil with different percentages. A series of unconfined compressive strength (UCS) tests was conducted to study the effect of nano-enhanced bio-cementation on soil strength after different curing times. Furthermore, the microstructure of the treated soils was investigated by scanning electron microscopy (SEM), energy dispersive spectroscopy (EDS), Raman spectroscopy, chemical decomposition and X-ray diffraction (XRD) analyses. It was observed that the amount of calcium carbonate and UCS increased in all nano-bio-treated samples with curing time. SEM images of the modified samples showed that the soil texture becomes flocculated with the addition of nano-SiO2 with the MICP method and calcium carbonate was formed in the voids between the clay minerals, which increased the strength of the soil. XRD analyses and Raman spectroscopy confirmed the presence of calcium carbonate in the soil texture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».