A Phenomenological Model for Particle Retention in Single, Saturated Fractures
Notice bibliographique
Résumé
Fractured aquifers are some of the most poorly characterized subsurface environments despite posing one of the highest risks to the protection of potable groundwater. This research was designed to improve the understanding of the factors affecting particle transport through fractures by developing a phenomenological model based on laboratory-scale transport data. The model presented in this research employed data from over 70 particle tracer tests conducted in single, saturated, variable-aperture fractures that were obtained from the natural environment and fractured in the laboratory or cast from epoxy in the laboratory. The particles employed were Escherichia coli RS2-GFP and microspheres. The tracer experiments were conducted in natural (dolomitic limestone and granite) as well as epoxy replicas of the natural fractures. The multiple linear regression analysis revealed that the most important factors influencing particle retention in fractures are the ratio of the ionic strength of solution to collector charge, the ratio of particle to collector charge, and the ratio of advective to diffusive forces as described by the Peclet number. The model was able to reasonably (R(2) = 0.64) predict the fraction of particles retained; however, it is evident that some factors not accounted for in the model also contributed to retention. This research presents a novel approach to understanding particle transport in fractures, and illustrates the relative importance of various factors affecting the transport mechanisms. The utility of this model lies in the increased understanding of particle transport in fractures, which is extremely useful for directing future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».