Assessing performance of a permeable biobarrier
Notice bibliographique
Résumé
While the past 15 years have seen rapid development of permeable reactive barriers and other in situ systems for the treatment of groundwater contamination, assessing performance has not received the same attention. In some cases the long-screened monitoring wells installed as part of initial site investigations are used to monitor treatment, while in others a few additional wells may be installed to serve as sentinels. Performance is assessed based on differences in contaminant concentrations, which is unreliable where plumes are spatially complex and/or temporally unstable. In this work, a standard concentration performance metric is compared with that based on mass flux, using data collected during an evaluation of a discontinuous aerobic biobarrier treating a near-source (and spatially complex) BTEX plume. The data were derived from high-resolution multilevel samplers installed up- and down-gradient of the treatment system. Concentrations in screened monitoring wells of various lengths were approximated by interval-weighted concentrations from these multilevels. The accuracy of the different performance assessment methods was measured based on estimated uncertainty generated as a result of observed spatial plume complexity. While more data intensive, mass flux proved to be a more reliable performance metric. Assessment using data from few long-screened wells could not reliably match that of the flux fences, but did come within acceptable limits when the number of wells approached the number of multilevels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».