Effect of urease enrichment degree of multiple sources of urease on bio-cementation efficacy via enzyme-induced carbonate precipitation
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the effect of the urease enrichment degree of high-purity commercial urease and plant-derived crude ureases from sword bean (SWCU), soybean (SCU), and pigeon pea (PCU) on bio-cementation efficacy via enzyme-induced carbonate precipitation. The urease enrichment degree is defined as the urease activity per gram of organic matter in the urease solution. Bio-cementation efficacy was evaluated by the distribution and morphology of the precipitates and unconfined compressive strength. The results show that the urease enrichment degrees of the high-purity commercial urease, SWCU, PCU, and SCU are 1.08, 1.05, 0.57, and 0.31 mmol/min/g, respectively. The urease enrichment degree is the dominant factor influencing the pattern of CaCO3 distribution by affecting the organic matter distribution. The high-purity commercial urease-treated sand has the smallest calcite crystals (13–23 µm) and the lowest strength (172 kPa). For the plant-derived crude urease, with the decrease of the urease enrichment degree, the generated crystals become smaller, the CaCO3 distribution becomes less uniform, and the soil strength decreases. The SWCU-treated sand exhibits the best bio-cementation efficacy and is recommended to enhance soil strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».