Characterization and Fate of Gun and Rocket Propellant Residues on Testing and Training Ranges
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two years, the U.S. Army Engineer Research and Development Center and the Defence R&D Canada Valcartier have partnered to develop an improved understanding of the distribution and fate of propellant residues on military training ranges in SERDP Project ER-1481. As a portion of this work, field studies have been conducted to estimate the mass of propellant residues deposited per round fired from various munitions. This research included artillery, mortars, small arms, shoulder-fired rockets, and several large missiles. Particles of the propellant residues deposited have been collected and studied, and initial experiments conducted to measure the rate of release of nitroglycerin (NG) and 2,4-dinitrotoluene (DNT) after deposition. Field studies have been conducted at a number of U.S. and Canadian installations to determine the mass and distribution of residue accumulation from different types of munitions. Depth profiling has been accomplished to document the depth to which these residues have penetrated the shallow subsoil. Laboratory column studies have been conducted with NG, nitroguanidine, and diphenylamine to document transport rates for solution phase propellant constituents and develop process descriptors for use in mathematical models to enable prediction of fate and transport for these constituents. Subsequent column studies have utilized intact propellants. The major accomplishments from these field and laboratory studies are presented.
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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 ».