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Enregistrement W4402651173 · doi:10.1051/e3sconf/202456914002

Using viscosity as an index for polymer loading of bentonite-polymer composite geosynthetic clay liners

2024· article· en· W4402651173 sur OpenAlexaff
Jianghong Zhu, Yu Tan, Craig H. Benson, Jimmy Youngblood, Sabrina L. Bradshaw, Tuncer B. Edil

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensSolmax (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBentoniteComposite numberViscosityGeosynthetic clay linerPolymerGeotechnical engineeringMaterials scienceComposite materialGeologyHydraulic conductivitySoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bentonite-polymer composite (BPC) geosynthetic clay liners (GCLs) containing a mixture of air-dry granules of bentonite and polymer have been developed for containment of wastes that generate leachates that are too aggressive for conventional sodium bentonite GCLs. Sufficient polymer loading is essential for BPC GCLs to maintain low hydraulic conductivity, and expedient methods are needed for manufacturing quality control and construction quality control to confirm that BPC GCLs contain sufficient polymer. In this study, a methodology for developed to estimate the polymer loading based on viscosity testing of slurries prepared with the BPC. A simplified version of the method can be used to determine if polymer is present in a BPC. Factors influencing the viscosity measurement were evaluated systematically, including water-to-BPC ratio, tempering time, and mixing method. The method that was developed consists of (1) adding deionized water to dry BPCs to achieve a water-to-BPC ratio of 30, (2) blending the BPC-water mixture with an overhead stirrer at 5000 rpm for 30 min to create a homogeneous slurry, (3) tempering the slurry in a zip-top bag for 24 hr, and (4) measuring the viscosity of the slurry in a viscometer at 300 and 600 rpm. Linear relationships were developed between polymer loading and viscosity for two BPC GCLs. Independent validation confirmed that the polymer loading estimated with the method is ±0.25% of the actual polymer loading.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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