A Two‐Domain Approach Using CAT Scanning to Model Solute Transport in Soil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multi‐region modeling can be used to simulate dynamics of preferential flow in soils. However, the criteria used to determine boundaries between flow regions have been defined arbitrarily up to now. Therefore, there is a need to develop a reliable technique to isolate and characterize flow domains in soil. The primary objective of this study was to develop a reliable method for isolating and characterizing flow domains in a large undisturbed soil column using a computer assisted tomography (CAT) scanner. This approach allows for real‐time examination of flow mechanisms through soil macropores at various depths along the length of soil columns. With the knowledge of the macropore structure and the spatial distribution of the solute, breakthrough in the macropore and matrix flow domains was evaluated. Flow in the matrix domain suggested that part of the matrix contains small pores that are connected to macropore networks. These pores contribute to a rapid tracer buildup in the matrix domain. The breakthrough curves (BTCs) measured in the matrix domain were fitted using the convection dispersion equation (CDE) with CXTFIT 2.0. The macropore domain was divided into two regions, namely the laminar and turbulent regions. A modified version of Poiseullle's law was used to model solute breakthrough in the laminar region. For the turbulent region, a new formula was derived based on Manning's equation. The modifications were done so that these simple models would take into account the distribution density functions of macropore size and hydraulic radius. This approach provides reliable approximation of the overall breakthrough of solutes in the macropore domain.
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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 | 0,001 | 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 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 ».