A Predictive Settlement Modeling Framework Employing Thermal–Hydraulic–Mechanical–Biochemical Processes in Municipal Solid Waste Landfills
Notice bibliographique
Résumé
Municipal solid waste (MSW) landfills using leachate recirculation optimize the waste stabilization process by providing nutrition and moisture for biological activity. However, the leachate recirculation creates an environment with complex processes due to accelerated biodegradation and generated heat. Additionally, different timing in waste placement and the heterogeneous nature of MSW cause significant variations in properties throughout the intercalated layers. In this study, a settlement framework model employing Thermal–Hydraulic–Mechanical–Biochemical processes is proposed, which considers multiple MSW properties including temperature, pH, and saturation. The framework model includes a modified Cam-clay model to simulate short-term settlement and adopts mechanical and biological creep models for long-term settlement estimation. A long-term biological creep model that uses a single decay rate constant is revised to account for environmental factors such as temperature, pH, and saturation in estimating MSW decay rates. The framework model was calibrated using the data of large-scale column experiments, which were conducted at different temperatures and saturation conditions considering biodegradation rates. Also, an MSW placement strategy was developed to consider the effect of different waste layer placement timing in the progression of MSW landfill total settlement. The modeling framework was validated using settlement data from a landfill in Canada. The results showed that temperature and saturation have a significant influence on MSW settlement and therefore should be considered in MSW landfill settlement prediction models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».