Stochastic analysis of transverse dispersion in density‐coupled transport in aquifers
Notice bibliographique
Résumé
Spectral perturbation techniques have been used previously to derive integral expressions for dispersive mixing in concentration‐dependent transport in three‐dimensional, heterogeneous porous media, where fluid density and viscosity are functions of solute concentration. Whereas earlier work focused on evaluating longitudinal dispersivity in isotropic media and incorporating the result in a mean one‐dimensional transport model, the emphasis of this paper is on evaluation of the complete dispersion tensor, including the more general case of anisotropic media. Approximate analytic expressions for all components of the macroscopic dispersivity tensor are derived, and the tensor is shown to be asymmetric. The tensor is separated into its symmetric and antisymmetric parts, where the symmetric part is used to calculate the principal components and principal directions of dispersivity, and the antisymmetric part of the tensor is shown to modify the velocity of the solute body compared to that of the background fluid. An example set of numerical simulations incorporating the tensor illustrates the effect of density‐coupled dispersivity on a sinking plume in an aquifer. The simulations show that the effective transverse vertical spreading in a sinking plume to be significantly greater than would be predicted by a standard density‐coupled transport model that does not incorporate the coupling in the dispersivity tensor.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».