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Record W7070360686

Perfectionnement de l’estimation de la percolation d’eau dans les sites d’enfouissement en milieu nordique au moyen d’essais de terrain et de modélisations numériques

2023· dissertation· fr· W7070360686 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicLandfill Environmental Impact Studies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsRail transportationAgrégation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’enfouissement technique des déchets dans les sites d’enfouissement est présentement l’un des meilleurs moyens d’éliminer les déchets. Cette technique est répandue à travers le monde. Cependant, cet enfouissement technique n’est pas sans effet pour l’environnement. En effet, au fond des sites d’enfouissement se crée un jus de poubelle : le lixiviat. Le lixiviat est un liquide généré à la suite de la percolation d’eau à travers les déchets. L’estimation de la quantité du lixiviat devient d’une grande importance. La présente thèse est le fruit du projet de recherche réalisé par le Groupe de recherche en Géotechnique environnementale de l’Université de Sherbrooke avec le partenaire industriel Waste Management Québec Inc. (WM). Waste Management, notre partenaire industriel, évolue dans l’enfouissement technique des déchets. Il possède plusieurs sites d’enfouissement au Canada, dont celui de Saint-Nicéphore, près de Drummondville, Québec. Une ancienne cellule du site d’enfouissement connait des problèmes d’infiltration d’eau provoquant une grande production de lixiviat. Selon la législation du Québec, l’accumulation du lixiviat ne doit pas excéder 30 cm et cela présente un défi pour les gestionnaires des sites d’enfouissement. Le pompage et le traitement du lixiviat engendrent des coûts énormes. Une solution de rechange à cette problématique est de minimiser les infiltrations avec le reprofilage de la couverture de l’ancienne cellule à travers une proposition de couche de recouvrement alternative. L’estimation du lixiviat est fondamentale pour la conception des systèmes de collecte tel que la tuyauterie au fond des sites d’enfouissement et sa quantification nécessite une amélioration continue, surtout dans un contexte de milieu nordique où la neige complexifie l’élaboration du bilan hydrique. Une bonne conception ainsi qu’une bonne gestion du lixiviat ne peuvent se faire sans une quantification appropriée de la percolation d’eau. C’est dans cet ordre d’idé que la problématique de l’estimation a conduit à la réflexion suivante : « Comment peut-on améliorer l’estimation de la percolation d’eau des couvertures de recouvrement des sites d’enfouissement ? ». Une recherche minutieuse et approfondie de la littérature montre que le lysimètre est l’instrument le plus fiable pour mesurer la percolation d’eau. Cependant, les limites du lysimètre nous ont amenés à étudier sa capacité de fonctionnement sous différentes conditions, d’où la naissance de la question suivante : « Quels sont les paramètres qui peuvent influer sur le fonctionnement du lysimètre ? ». Les objectifs principaux de ce présent projet de thèse sont les suivants : 1) étudier l’efficacité de lysimètres à grande échelle sous différentes conditions; 2) évaluer la percolation d’eau de différentes couvertures de recouvrement; 3) établir un bilan hydrique de couverture de recouvrement de sites d’enfouissement. Un autre élément crucial occupant une place importante dans le bilan hydrique est le paramètre neige. On estime que la bonne prise en compte de la neige y contribuerait en grande partie. Parallèlement aux objectifs principaux de recherche, découlent naturellement des objectifs secondaires nécessaires à atteindre. Il s’agirait, dans le contexte environnemental de la zone d’étude : 1) d’adopter une approche méthodique pour répondre à la problématique de prise en compte de la neige dans la modélisation pour établir le bilan hydrique : 2) de vérifier et de valider le fonctionnement de l’instrumentation pour le suivi des infiltrations et de la percolation dans les lysimètres ; et 3) de s’assurer de la qualité des données de terrain dans la modélisation prédictive qui joue un rôle important dans la conception des systèmes de recouvrement. Pour ce faire, des essais de terrain ainsi que des modélisations numériques ont permis d’arriver aux fins des objectifs fixés. Un plan expérimental a été construit sur le site d’enfouissement de Saint-Nicéphore pour tester plusieurs scénarios de couverture de recouvrement dans différents lysimètres. Quatre (4) enclos contenant cinq (5) lysimètres font l’objet du plan expérimental. Chaque lysimètre visait un objectif particulier. Tous les lysimètres étaient instrumentés d’appareils permettant de surveiller le fonctionnement de ceux-ci et, en partie, de suivre des paramètres du bilan hydrique. Les résultats obtenus des modélisations numériques basées sur les résultats de terrain ont été d’une contribution considérable en complément de la littérature des lysimètres afin d’enrichir l’approche de la prise en compte de neige dans le bilan hydrique des régions nordiques comme le Canada.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.371
Threshold uncertainty score0.738

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.009
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.232 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2023
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