Investigation of the Vertical Infiltration of Spilled Oil in Soil Impacted by Root Netting and Surface Rainfall
Notice bibliographique
Résumé
Inland oil spill accidents pose a negative impact on the health of the soil ecological system and human beings. The oil infiltration process is the main behavior of spilled oil, and its infiltration is influenced by many environmental factors like root netting and rainfall. This study was conducted to investigate the impact of these two important factors on the infiltration process and reduce the pollution of inland oil spill accidents. For root nettings, they can change the soil permeability and pore volume distribution, which are important in liquid infiltration, while rainwater can change the soil water content, thereby affecting the pressure, capillary force, and buoyancy force of spilled oil in the infiltration process. In the present study, these two unique factors of oil infiltration were investigated by detecting the infiltration front head and concentration distribution of spilled oil in soil layers with various root netting structures as well as the rainfall modes. It is found that root netting and surface rainfall critically affect oil infiltration in soil. The nettings with a finer mesh size and denser plant roots show a more significant effect on the infiltration process, particularly when their pore size is smaller than that of the soil. The netting’s position and soil particle size also play crucial roles, influencing where oil accumulates within soil layers. Rainfall timing and intensity further modify oil movement, with prior rainfall reducing infiltration, while subsequent rain can increase it. The findings can help better understand the transport of spilled oil transport and implement emergency response measures for inland oil spills.
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 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 ».