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Enregistrement W4246853569 · doi:10.22215/etd/2017-12089

The impacts of temperature and thermal properties on municipal solid waste stabilization

2017· dissertation· en· W4246853569 sur OpenAlexaffabout
Courtney Berquist

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)BiodegradationWaste managementMunicipal solid wasteEnvironmental scienceEnvironmental engineeringGeotechnical engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Instrument bundles placed within the Ste. Sophie landfill (Quebec, Canada) have been collecting temperature, settlement, and oxygen data since 2009. The temperature and settlement of the landfill were modelled using the finite element software COMSOL Multiphysics. The COMSOL optimization module was utilized to determine the thermal conductivity and specific heat of the waste as a function of time and depth. An anaerobic heat generation coefficient was employed to decrease the overall heat generated in the domain and a new latent heat value was assumed. The concept of total expended energy was used to replace the time-dependent biodegradation-induced settlement term with a temperaturedependent biodegradation-induced settlement term. The new term better accounts for the delayed biodegradation process observed in cold climate wastes. The model was in good agreement with the temperature and settlement data collected from the Ste. Sophie landfill. A simulation was run in order to study the effects of placement conditions on waste settlement and stabilization. It was found that waste placement temperature has an impact on overall settlement at the landfill. By strategically placing waste throughout the year, more waste can be placed during the filling stages of the landfill, simultaneously bringing increased revenues to landfill operators while decreasing the environmental burden of landfills.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,504

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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