Spatiotemporal evolution of biomineralization in heterogeneous pore structure
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental understanding of the CaCO3 precipitation process in the pore network of geomaterials is important to uncover the mechanism behind the evolution of the engineering properties of geomaterials during the microbially induced carbonate precipitation (MICP) treatment. However, the details about the CaCO3 precipitation process and its interaction with the flow field at the pore scale are not well understood. In the current work, the CaCO3 precipitation process and flow field in a heterogeneous chip composed of two pore bodies, four pore throats of different sizes, and two dead-end pores are presented. The test results show that solutions can percolate through all four pore throats and diffuse into the dead-end pores at the beginning of the tests. As a result, CaCO3 can be precipitated across the chip with some difference in the number, shape, and size of crystals. Fine pore throats are more likely to be clogged, leading to solution percolating through coarse channels, thereby increasing the amount of CaCO3 in coarse channels. Precipitation in coarse channels is also ceased after a certain duration despite the continued injection of the solution. Our work provides insight into the CaCO3 precipitation process in a representative pore element, which can help to understand the mechanism behind the evolution of engineering properties and establish simulation models to predict the engineering properties of geomaterials treated by the MICP method.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».