Time-lapse electrical resistivity anomalies due to contaminant transport around landfills
Notice bibliographique
Résumé
The extent of landfill leachate can be delineated by geo-electrical imaging as a response to the varying electrical resistivity in the contaminated area. This research was based on a combination of hydrogeological numerical simulation followed by geophysical forward and inversion modeling performed to evaluate the migration of a contaminant plume from a landfill. As a first step, groundwater flow and contaminant transport was simulated using the finite elements numerical modeling software FEFLOW. The extent of the contaminant plume was acquired through a hydrogeological model depicting the distributions of leachate concentration in the system. Next, based on the empirical relationship between the concentration and electrical conductivity of the leachate in the porous media, the corresponding geo-electrical structure was derived from the hydrogeological model. Finally, forward and inversion computations of geo-electrical anomalies were performed using the finite difference numerical modeling software DCIP2D/DCIP3D. The image obtained by geophysical inversion of the electric data was expected to be consistent with the initial hydrogeological model, as described by the distribution of leachate concentration. Numerical case studies were conducted for various geological conditions, hydraulic parameters and electrode arrays, from which conclusions were drawn regarding the suitability of the methodology to assess simple to more complex geo-electrical models. Thus, optimal mapping and monitoring configurations were determined.
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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 ».