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Enregistrement W4293079616 · doi:10.1139/cgj-2021-0586

Effect of biochar on permeability of compacted soil and its microscopic mechanism

2022· article· en· W4293079616 sur OpenAlexvenueno aff
Yong Wan, Zhiwei Dong, Xingxing He, Ruiqi Liu, Yangyang Cai, Lei Liu, Linbo Qin, Qiang Xue

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharPermeability (electromagnetism)CompactionParticle sizeSoil scienceParticle-size distributionMaterials scienceGeotechnical engineeringChemistryEnvironmental scienceComposite materialGeologyPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biochar has attracted much attention in the field of geo-environmental engineering as a carbon-neutral alternative for soil amendment. In this study, the effects of biochar dosage, type, and particle size on the permeability and physical properties of compacted silty clay were investigated. And the prediction model of permeability coefficient of biochar-amended soil (BAS) was established. Based on the microscopy test results, the influence mechanism of biochar on the permeability of compacted soil was analyzed. Results revealed that adding different biochar types affected the consistency limits, specific gravity, and compaction curves of soil obviously. As the biochar content increased, the permeability coefficient of compacted BAS initially decreased before increasing. The permeability coefficient of compacted BAS with peanut-shell biochar was much higher than with other biochar types. Additionally, reducing the particle size of biochar can effectively decrease the permeability coefficient of BAS due to the pore-filling effect. Microscopy test results show that the permeability coefficient of BAS is affected by both the most probable pore size and the main-peak area of the pore-size distribution curve. Results suggest that controlling the biochar content at 5% and reducing the particle size of biochar are more beneficial to improve the impermeability of compacted BAS.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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