Effect of granular bentonite size and needle-punched fibers on virus transport through compacted and geosynthetic clay liners permeated with KCl
Notice bibliographique
Résumé
The safe disposal of pathogenic waste from H1N1 outbreaks poses challenges for municipal solid waste (MSW) landfill operations. Needle-punched (NP) geosynthetic clay liners (GCLs) containing granular bentonite (GB) are widely used to contain various contaminants. However, GB particle size distribution, needle-punching reinforcement, and exposure to saline leachates can adversely influence hydraulic performance. Understanding the sorption, hydraulic, and diffusion characteristics of H1N1 under field conditions is essential. Current research on pathogenic waste behavior in MSW landfill environments, particularly the impact of GB size on osmotic efficiency in the presence of viral contamination, remains limited. This study employed H1N1 to evaluate the sorption capacity, hydraulic behavior, and diffusion parameters of GBs with varying grain sizes, alongside powdered bentonite (PB). Additionally, the study assessed the role of NP fibers in GCLs on H1N1 permeation under chemo-mechanical loading. Results show robust sorption across all GBs, with the finest GB and PB achieving optimal diffusion and retardation characteristics; in contrast, coarser GBs significantly increase fluid permeation rates. The GCL exhibited approximately one order of magnitude higher permeation under identical chemo-mechanical loading due to preferential flow through the NP fibre. These findings provide mechanistic insights into bentonite–virus interactions and serve as a preliminary basis for designing barrier systems to manage pandemic-related wastes safely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».