Hydrogeologic structure underlying a recharge pond delineated with shear‐wave seismic reflection and cone penetrometer data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With the goal of improving the understanding of the subsurface structure beneath the Harkins Slough recharge pond in Pajaro Valley, California, USA, we have undertaken a multimodal approach to develop a robust velocity model to yield an accurate seismic reflection section. Our shear‐wave reflection section helps us identify and map an important and previously unknown flow barrier at depth; it also helps us map other relevant structure within the surficial aquifer. Development of an accurate velocity model is essential for depth conversion and interpretation of the reflection section. We incorporate information provided by shear‐wave seismic methods along with cone penetrometer testing and seismic cone penetrometer testing measurements. One velocity model is based on reflected and refracted arrivals and provides reliable velocity estimates for the full depth range of interest when anchored on interface depths determined from cone data and borehole drillers’ logs. A second velocity model is based on seismic cone penetrometer testing data that provide higher‐resolution 1D velocity columns with error estimates within the depth range of the cone penetrometer testing. Comparison of the reflection/refraction model with the seismic cone penetrometer testing model also suggests that the mass of the cone truck can influence velocity with the equivalent effect of approximately one metre of extra overburden stress. Together, these velocity models and the depth‐converted reflection section result in a better constrained hydrologic model of the subsurface and illustrate the pivotal role that cone data can provide in the reflection processing workflow.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».