AVALIAÇÃO DE SISTEMA DE REMEDIAÇÃO DO TIPO “PUMP AND TREAT” COM O USO DE MGO (MODULAR GROUNDWATER OPTIMIZER) – APLICAÇÃO NO CASO DO ATERRO VOLTA GRANDE EM VOLTA REDONDA – RJ
Bibliographic record
Abstract
A aplicação de modelos matemáticos para simulação de situações reais e hipotéticas (futuras) de fluxo da água subterrânea e de transportes de contaminantes tem sido amplamente utilizada para tomada de decisões estratégicas quanto ao tipo de tecnologia e arranjos de sistemas de remediação em áreas contaminadas. Associado a esses simuladores de fluxo e transporte é que se insere o “ModularGroundwater Optimizer”, ou simplesmente MGO, desenvolvido por ZHENG e WANG (2002) com a cooperação da Groundwater Systems Research Ltd. O MGO é um código de otimização em simulações com fluxo de água subterrânea que pode ser utilizado para redução de custos associados com a instalação e operação de sistemas de bombeamento de água subterrânea contaminada. Com a necessidade de reavaliação de sistema de bombeamento existente no Aterro Volta Grande, no município de Volta Redonda (RJ), sugeriu-se a aplicação do código MGO, para verificar e propor formas de otimização do sistema em operação. A estratégia para minimizar o custo de operação do sistema identificou umaalternativa de solução ideal que atingiria os objetivos de remediação em 8,5 anos de operação e reduziria em cerca de R$ 1 milhão quando comparada com a escolha atualmente implementada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".