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Record W2752697097

Développement d’un système de mesure et d’un modèle théorique préliminaire d’estimation du coefficient de diffusion de l’oxygène dans les matériaux poreux inertes gelés

2017· article· fr· W2752697097 on OpenAlexfundno aff
Gretta Fabienne Toudanaba Nyameogo

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHumanitiesPhysicsArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le drainage minier acide (DMA) représente un énorme défi pour l'industrie minière dans les zones tempérées mais aussi dans les régions plus froides. Les recouvrements jouant le rôle de barrière à l’oxygène (O2) sont l'une des méthodes utilisées pour contrôler la génération du DMA. La diffusion moléculaire est le mécanisme préférentiel pour le transport de l'oxygène dans les couvertures de sol à grain fin et dans les résidus. Cependant, la diffusion de l'oxygène est souvent négligée dans l'évaluation de l'efficacité des recouvrements pendant la période de gel hivernal. Cette diffusion moléculaire de O2 dans les matériaux gelés n'est pas encore très bien comprise. 
\nL’objectif de ce projet de recherche était de développer un dispositif pour réaliser des essais de diffusion d’oxygène sur des matériaux gelés et d’interpréter les résultats de quelques essais pour déterminer le coefficient de diffusion de l’oxygène (De). La possibilité d’inclure l’effet de la température (positive et négative) dans le modèle de Aachib et al. (2004) afin de prédire De pour des matériaux gelés a aussi été explorée de manière préliminaire. Très peu de travaux scientifiques ont été réalisés sur ces sujets, d’où l’originalité et la pertinence de cette étude. 
\nPour réaliser ce projet, un dispositif de mesure du coefficient de diffusion de l’oxygène De dans les matériaux inertes non saturés gelés a été développé. Le choix a été porté sur une version modifiée du dispositif à chambre double conventionnel qui a été instrumenté pour faire des mesures de la température et de la teneur en eau volumique non gelée de l’échantillon testé, en plus de la concentration d’oxygène dans les deux différents réservoirs. Lors du développement de du dispositif et des procédures d’essais, plusieurs défis ont été relevés : choix des sondes appropriés; choix de l’épaisseur appropriée de l’échantillon, problématique de la concentration d’oxygène qui augmentait au fil du temps lorsque les cellules pourtant étanches étaient congelées, contrôle de température de l’échantillon gelé à la suite de sa purge à l’azote et du remplissage d’air du réservoir source en ouvrant le congélateur utilisé, définition des paramètres requis pour l’interprétation des résultats des essais sur matériaux gelés et pour le développement du modèle de prédiction de De pour des matériaux gelés. Cette modification du modèle de Aachib et al (2004) a été réalisée en exprimant tous les paramètres du modèle en fonction de la température. 
\nLe dispositif retenu est un système composé de deux cellules de mesure à chambre double du fait que la sonde 5TM (Decagon Devices, Inc.) choisie pour la mesure de la TEVnG dans l’échantillon pouvait, de par sa taille, gêner la diffusion de l’oxygène. La première cellule vise à mesurer l’évolution de la concentration d’oxygène (à l’aide de sondes Apogee S0-110 de Apogee Instruments, Inc.) dans les deux réservoirs et de la température (avec de sondes RT-1 de Decagon Devices, Inc.) dans les deux réservoirs et dans le matériau. La deuxième cellule, quant à elle, mesure la teneur en eau non gelé TEVnG dans le matériau, mais aussi la température dans les deux réservoirs et dans le matériau. 
\nUn sable, le Sil-Co-Sil® (produit par US silica) et un mélange de 50 % de sable sec et 50 % de Sil-Co-Sil® sec ont été principalement testés. Ces matériaux étaient considérés inertes (non réactifs avec l’oxygène) afin de réaliser des essais de diffusion de l’oxygène (DO). Des essais préliminaires de diffusion et consommation de l’oxygène (DCO) ont aussi été réalisés sur un résidu minier sulfureux. Tous ces essais de DO et DCO ont été réalisés à des degrés de saturation différents à la température du laboratoire et à des températures inférieures à 0°C. 
\nL’interprétation des essais a été faite avec le logiciel POLLUTE (V.07) (Rowe et al. 1994). Les valeurs de De obtenues sur des matériaux non gelée et gelée ont montrées de faibles différences à de faibles degrés de saturations initiaux (Sr) des matériaux, mais cette devenait plus prononcée pour les matériaux fins et avec une saturation élevée. A titre d’exemple, pour l’essai sur le sable à Sr initial de 20%, on obtient De =1,610-06 m2/s à la température du laboratoire et 110-06 m2/s quand le matériau est gelé. Pour l’essai sur le mélange à Sr de 90%, on obtient De = 8,210-09 m2/s à la température du laboratoire contre 9,110-10 m2/s quand le matériau est gelé. Pour un même gradient de concentration d’oxygène, cette différence dans De se reflète directement sur les flux d’oxygène calculés avec la première loi de Fick. Le modèle modifié de Aachib et al (2004) surestime les valeurs De des matériaux gelés (par rapport aux valeurs mesurées). Des pistes de solutions sont proposées pour améliorer la performance du modèle. 
\nLe coefficient du taux de réaction Kr obtenu des essais DCO sur des résidus miniers sulfureux varie de 225/an à la température ambiante à 10/an pour les matériaux gelés. Ces valeurs semblent en accord avec la loi d’Arrhénius. En conditions stationnaires, le flux d'oxygène consommé par ces résidus exposés à l’air varie respectivement de 434 mol/m2/an à 47 mol/m2/an pour des résidus non gelés et gelés.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.514
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2017
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