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Enregistrement W180318131 · doi:10.21701/bolgeomin.120.2.003

Successful implementation of ASR in basalt-hosted aquifers in the Pacific Northwest of the United States

2009· article· en· W180318131 sur OpenAlexaff
Larry Eaton, Jason Melady, Terry L. Tolan

Notice bibliographique

RevueBOLETÍN GEOLÓGICO Y MINERO · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensBioinformatics Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyWashington State UniversityAmerican Water Works Association Research Foundation
Mots-clésBasaltGeologyGeochemistryArchaeologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the Pacific Northwest’s reputation for being “wet,” many cities west and east of the Cascade Range in the United States of America find it increasingly difficult to meet peak water supply demand during the dry summer months. Aquifers in the east side of Oregon and Washington are the primary water supply sources for a vast agriculture industry, and they have experienced significant declines prompting regulatory restrictions. For these reasons, municipalities west and east of the Cascade Range, as well as agricultural interests have opted to implement aquifer storage and recovery (ASR) projects as a unique water management technique to help meet peak summer water demands. Unique to the Pacific Northwest are the Miocene-age continental flood-basalt flows of the Columbia River Basalt Group (CRBG), which consists of a thick, areally extensive series of extraordinarily huge lava flows. The CRBG plays host to an extensive regional aquifer system in eastern Washington, eastern Oregon, and western Oregon. The two ASR projects discussed in this paper, the City of Beaverton and Madison Farms, use CRBG aquifers to host their ASR projects. Since 1999, the City of Beaverton (City), Oregon, population 85,500, has installed three ASR wells hosted in the CRBG aquifer. Currently, the City stores approximately 1,703,000 cubic meters of treated drinking water annually with its ASR wells. The three wells can provide up to about 22,700 cubic meters per day of peaking capacity, which is equivalent to 35 percent of the City’s summer peak day demand. Favorable hydrogeologic response and significant economic savings have made the City’s ASR system immensely successful. Since 2006, Madison Farms, a 71-square-kilometer farm near Echo, Oregon, has been using ASR to increase summer pumping capacity from the CRBG. Unlike the City of Beaverton, which uses treated river water to recharge the CRBG aquifer, Madison Farms uses untreated shallow alluvial groundwater to recharge the CRBG aquifer. Nitrate is the only constituent of concern for the Madison Farms ASR system and is monitored continuously to ensure recharge water does not have nitrate concentrations greater than the project-specific regulatory threshold of 7 milligrams per liter (mg/L). A nitrate analyzer is connected to the downhole control valve in the injection well that stops injection when the 7 mg/L threshold is met. The economics of Madison Farms’ ASR system also are very favorable compared to the alternative of piping surface water from the Columbia River more than 22 kilometers to meet irrigation demands. Key lessons learned at each ASR project include: storage in basalt is highly successful; understanding well and aquifer hydraulics in CRBG aquifers, however, is challenging because of their unique geologic characteristics (e.g., tabular interflows and compartmentalization); aquifer clogging by air entrainment is a concern, but can be managed with the installation of a downhole control valve; recharge well design is important; radon dissolves quickly into stored water; natural filtration of shallow groundwater shows that it can be used to recharge deeper aquifers; surface water and shallow groundwater have proven to be geochemically compatible with native CRBG groundwater; continuous monitoring of recharge linked to a downhole control valve has proven to be successful; and ASR has proven to be a cost-effective peak water management technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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