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Enregistrement W4388906150 · doi:10.1007/978-3-031-34447-3_17

Application of Foams as a Remediation and Blocking Agent

2023· book-chapter· en· W4388906150 sur OpenAlexaff
Olivier Atteia, Henri Bertin, Nicolas Fatin‐Rouge, Emily Fitzhenry, Richard Martel, Clément Portois, Thomas Robert, Alexandre Vicard

Notice bibliographique

RevueEnvironmental contamination remediation and management · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumPulmonary surfactantMaterials scienceEnvironmental remediationRheologyFoaming agentPorosityBlocking (statistics)Chemical engineeringComposite materialEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foam consists of a mixture of water loaded with surfactant and gas. Injected into the porous medium, foam has many useful properties for soil remediation. The properties of surfactants facilitate the mobilization of pollutants, and the presence of gas greatly reduces the consumption of reagents but also makes it possible to block the passage of water. The foam rheology also leads to specific effects such as the stabilization of the front. This chapter first describes the characteristics of the foam in air and then in the porous medium. Subsequently, a review of the literature on the experiments carried out in the laboratory makes it possible to highlight all the effects of the foam. The following section is devoted to rare foam injection experiments carried out in a real environment. Finally, a section is devoted to the modeling of foam displacement in a porous medium.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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