Simulating the Spatial Extent of Thermally Enhanced Reaction Zones for Low Temperature Thermal Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low temperature thermal treatment (LTTT) is a technology that can enhance aqueous‐phase degradation reactions for organic constituents in groundwater. Understanding heat transfer in groundwater is important for the design of LTTT applications. In this study, the effect of permeability heterogeneity on temperature distributions during and after the application of heat was investigated by numerical modeling. An enhanced reaction zone was determined for the hydrolysis of 1,1,1‐trichloroethane (1,1,1‐TCA) using an average half‐life considering the temperature history during and after heating. For hydrolysis reactions, the average half‐life could be reduced substantially by reaching a high temperature for a short period of time because their reaction rates increase exponentially with increased temperatures. Results showed that the enhanced reaction zone was shifted downstream of the heater well zone at high groundwater velocities. This suggests that heaters should be shifted upstream of the target treatment zone to fully utilize the applied heat. In addition, permeability heterogeneity leads to greater macroscopic dispersion at higher velocities. This resulted in higher spreading of heat and faster heat dissipation in the simulations with a heterogeneous permeability condition compared with a homogenous permeability condition. As a result, the enhanced reaction zone was smaller in simulations with higher levels of permeability heterogeneity at a mean velocity of 0.3 m/day.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».