A Full‐Bayesian Approach to parameter inference from tracer travel time moments and investigation of scale effects at the Cape Cod Experimental Site
Notice bibliographique
Résumé
A method for inverting the travel time moments of solutes in heterogeneous aquifers is presented and is based on peak concentration arrival times as measured at various samplers in an aquifer. The approach combines a Lagrangian [ Rubin and Dagan , 1992] solute transport framework with full‐Bayesian hydrogeological parameter inference. In the full‐Bayesian approach the noise values in the observed data are treated as hyperparameters, and their effects are removed by marginalization. The prior probability density functions (pdfs) for the model parameters (horizontal integral scale, velocity, and log K variance) and noise values are represented by prior pdfs developed from minimum relative entropy considerations. Analysis of the Cape Cod (Massachusetts) field experiment is presented. Inverse results for the hydraulic parameters indicate an expected value for the velocity, variance of log hydraulic conductivity, and horizontal integral scale of 0.42 m/d, 0.26, and 3.0 m, respectively. While these results are consistent with various direct‐field determinations, the importance of the findings is in the reduction of confidence range about the various expected values. On selected control planes we compare observed travel time frequency histograms with the theoretical pdf, conditioned on the observed travel time moments. We observe a positive skew in the travel time pdf which tends to decrease as the travel time distance grows. We also test the hypothesis that there is no scale dependence of the integral scale λ with the scale of the experiment at Cape Cod. We adopt two strategies. The first strategy is to use subsets of the full data set and then to see if the resulting parameter fits are different as we use different data from control planes at expanding distances from the source. The second approach is from the viewpoint of entropy concentration. No increase in integral scale with distance is inferred from either approach over the range of the Cape Cod tracer experiment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».