Development of a reactive transport model for microbial induced calcium carbonate precipitation in unsaturated conditions
Notice bibliographique
Résumé
Microbial induced calcium carbonate precipitation (MICP) offers a sustainable technique to improve geologic properties of soils in engineering structures. The applications encompass improved soil strength, scour mitigation, fracture sealing, and in situ contaminant immobilization. Previous studies have presented fundamental processes and implementation in lab- and field-scale. Most of these studies were examined in saturated conditions despite many MICP applications including those in coastal and riverside areas which will likely take place under unsaturated conditions. The study herein investigated the effect of soil water retention curve (SWRC) parameters and attachment coefficient ( K at ) on CaCO 3 precipitation in sand. Using numerical analyses, a continuum model was developed in which unsaturated flow and transport were coupled with biological and chemical reactions in variably saturated conditions. Predictive modeling results compare mass percentage of calcium carbonate resulting from MICP at degrees of soil water saturations of 20%, 40%, 80%, and 100% in sandy soil media. The results indicate the bacteria attachment coefficient increases by a factor of 3 as the degree of saturation is decreased from 100% to 20%, as the higher suctions at lower saturation levels improve bacteria fixation. The drying branch of SWRC versus wetting front yields higher CaCO 3 for identical MICP treatment. Numerical results show the trend in hydraulic conductivity with increasing cementation level.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».