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Enregistrement W1893923987 · doi:10.1002/rem.21440

Application of an Adapted Version of MT3DMS for Modeling Back-Diffusion Remediation Timeframes

2015· article· en· W1893923987 sur OpenAlexaff
Grant R. Carey, Steven Chapman, Beth L. Parker, Rick McGregor

Notice bibliographique

RevueRemediation Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusionEnvironmental remediationSiltGroundwaterDiscretizationMechanicsSoil scienceGeotechnical engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceGeologyContaminationMathematicsPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulation of back-diffusion remediation timeframe for thin silt/clay layers, or when contaminant degradation is occurring, typically requires the use of a numerical model. Given the centimeter-scale vertical grid spacing required to represent diffusion-dominated transport, simulation of back-diffusion in a 3-D model may be computationally prohibitive. Use of a local 1-D model domain approach for simulating back-diffusion is demonstrated to have advantages but is limited to only some applications. Incorporation of a local domain approach for simulating back-diffusion in a new model, In Situ Remediation-MT3DMS (ISR-MT3DMS) is validated based on a benchmark with MT3DMS and comparisons with a highly discretized finite difference numerical model. The approach used to estimate the vertical hydrodynamic dispersion coefficient is shown to have a significant influence on the simulated flux into and out of silt/clay layers in early time periods. Previously documented back-diffusion at a Florida site is modeled for the purpose of evaluating the sensitivity of the back-diffusion controlled remediation timeframe to various site characteristics. A base case simulation with a clay lens having a thickness of 0.2 m and a length of 100 m indicates that even after 99.96 percent aqueous TCE removal from the clay lens, the down-gradient concentrations still exceed the MCL in groundwater monitoring wells. This shows that partial mass reduction from a NAPL source zone via in situ treatment may have little benefit for the long-term management of contaminated sites, given that back-diffusion will sustain a groundwater plume for a long period of time. Back-diffusion model input parameters that have the greatest influence on remediation timeframe and thus may warrant more attention during field investigations, include the thickness of silt/clay lenses, retardation coefficient representing sorbed mass in silt/clay, and the groundwater velocity in adjacent higher permeability zones. Therefore, pump-and-treat systems implemented for the purpose of providing containment may have an additional benefit of reducing back-diffusion remediation timeframe due to enhanced transverse advective fluxes at the sand/clay interface. Remediation timeframes are also moderately sensitive to the length of the silt/clay layers and transverse vertical dispersivity, but are less sensitive to degradation rates within silt/clay, contaminant solubility, contact time, tortuosity coefficient, and monitoring well-screen length for the scenarios examined. ©2015 Wiley Periodicals, Inc.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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