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Enregistrement W4408430866 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14017

Transport and Deposition of Colloidal Activated Carbon (CAC) in Saturated Sand Columns: Impacts of input CAC concentration, transient ionic strength, and multiple CAC injections

2025· preprint· en· W4408430866 sur OpenAlexaff
Ezinneifechukwunyelu U. Ndubueze, Hardiljeet K. Boparai, Brent E. Sleep

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransient (computer programming)Ionic strengthDeposition (geology)Activated carbonChemical engineeringChemistryColloidGeologyOrganic chemistryEngineeringComputer scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injection of colloidal activated carbon (CAC) into the subsurface is an innovative low-cost technology for remediation of legacy and emerging contaminants. It is typically used as a permeable barrier for removing contaminants via sorption and/or followed by microbial/chemical degradation. In addition, CAC has also been used as a catalyst for oxidative degradation of organic contaminants as well as a carrier for subsurface delivery of nano zerovalent iron. A growing application of CAC in the subsurface is its use for sorption and plume control of per-/polyfluorinated alkyl substances (PFAS). With a growing suite of remediation technologies for PFAS, CAC offers the advantage of not producing unknown and/or toxic intermediates while limiting further spread of PFAS in the subsurface. The performance of CAC largely depends on its ability to transport to and deposit at the desired location in the contaminated aquifer under environmentally relevant groundwater conditions. Two such conditions of utmost interest are: (1) injection of CAC with or without downgradient injection of CaCl₂ which restricts CAC mobility by aggregation and (2) multiple injections of CAC in the event of breakthrough of sorbed contaminants. Under these conditions, variations in CaCl₂ concentrations over time are expected due to its potential post-injection downstream migration as well as potential changes in hydraulic conductivity from repeated CAC injections. Thus, it is critical to understand how these conditions impact retention, release, and remobilization of not only the CAC but also of the sorbed contaminants. Our study has examined the effects of input CAC concentration, transient changes in CaCl₂ concentration, and multiple injections of CAC on its transport and deposition in 1-D saturated sand columns. The breakthrough curves and retention profiles generated for the CAC in this study are primary inputs for 1-D transport models which are necessary for prediction of CAC mobility in groundwater.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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