Bio-Cementation via Microbially Induced Calcium Carbonate Precipitation for Surface Applications: The Effects of Sand Particle Size on Uniformity and Strength
Notice bibliographique
Résumé
The use of biological methods to improve the mechanical characteristics of geomaterials has gained popularity recently. The utilization of the enzyme “urease,” when produced by a microbe, which causes the breakdown of urea and leads to the precipitation of calcium carbonate (CaCO3) when mixed with calcium, is known as microbially induced calcium carbonate precipitation (MICP). MICP is a promising approach for surface soil strengthening. Previous studies have shown that finer soil contents can affect the uniformity of bio-cementation distribution through the soil sample, and thus its strength properties. The objective of this study was to analyze bio-cementation via MICP in various sand mediums, ranging from coarse to fine particle size and ranging from uniformly to well-graded. Sakrete medium commercial sand, Ottawa sand, and silica silt were used at different percentages to produce samples for treatment. Results conclude that well-graded sand compositions created stronger, more brittle samples than compared to poor-graded compositions and larger particle sand sizes. Additional testing needs to be done on finer sand particles as well as current sands to verify previous results before further testing can be done on varying soil compositions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».