Field Study of Subsurface Heterogeneity with Steady‐State Hydraulic Tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Remediation of subsurface contamination requires an understanding of the contaminant (history, source location, plume extent and concentration, etc.), and, knowledge of the spatial distribution of hydraulic conductivity (K) that governs groundwater flow and solute transport. Many methods exist for characterizing K heterogeneity, but most if not all methods require the collection of a large number of small-scale data and its interpolation. In this study, we conduct a hydraulic tomography survey at a highly heterogeneous glaciofluvial deposit at the North Campus Research Site (NCRS) located at the University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada to sequentially interpret four pumping tests using the steady-state form of the Sequential Successive Linear Estimator (SSLE) (Yeh and Liu 2000). The resulting three-dimensional (3D) K distribution (or K-tomogram) is compared against: (1) K distributions obtained through the inverse modeling of individual pumping tests using SSLE, and (2) effective hydraulic conductivity (K(eff) ) estimates obtained by automatically calibrating a groundwater flow model while treating the medium to be homogeneous. Such a K(eff) is often used for designing remediation operations, and thus is used as the basis for comparison with the K-tomogram. Our results clearly show that hydraulic tomography is superior to the inversions of single pumping tests or K(eff) estimates. This is particularly significant for contaminated sites where an accurate representation of the flow field is critical for simulating contaminant transport and injection of chemical and biological agents used for active remediation of contaminant source zones and plumes.
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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) | 0,000 | 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 découle