The influence of seasonal temperature variation and other factors on the occurrence of dissolved manganese during river bank filtration
Notice bibliographique
Résumé
The water quality from production wells used by the City of Fredericton is generally good, with the exception of elevated dissolved Mn. This occurrence has been attributed to the flux of dissolved organic carbon (DOC) that enters the aquifer during river water infiltration, and the subsequent creation of in situ conditions suitable for reductive dissolution of Mn-oxides. A geochemical investigation near a well that induces river water infiltration indicates a potential seasonal dependence of the redox conditions that may be governed by water temperature, although elevated Mn persists at depth and adjacent to the production well. It has also been speculated that Mn-oxide mineral depletion will eventually occur in the aquifer sediments, and that this occurrence could be followed by elevated dissolved Fe in the extracted water. In this contribution, reactive transport modelling is applied to assess the impact of seasonally-varying river water temperature on dissolved Mn, and to investigate the factors controlling Mn-oxide depletion. Employing an empirical function for temperature-dependent reaction rate, and using the measured time series for river water temperature, produces simulated spatial and temporal patterns of dissolved Mn that are similar to the observed data. The long-term persistence of elevated Mn is shown to be strongly controlled by the travel time from the river to the well, and by the initial pyrolusite content of the aquifer sediments.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».