Factors affecting the variability of stray gas concentration and composition in groundwater
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying the source of stray gas in drinking water supplies principally relies on comparing the gas composition in affected water supplies with gas samples collected in shows while drilling, produced gases, casing head gases, pipeline gases, and other potential point sources. However, transport dynamics of free and dissolved gas migration in groundwater aquifers can modify both the concentration and the composition of point source stray gases flowing to aquifers and occurring in the groundwater environment. Accordingly, baseline and forensic investigations related to stray gas sources need to address the effects of mixing, dilution, and oxidation reactions in the context of regional and local hydrology. Understanding and interpreting such effects are best addressed by collecting and analyzing multiple samples from baseline groundwater investigations, potential point sources, and impacted water resources. Several case studies presented here illustrate examples of the natural variability in gas composition and concentration data evident when multiple samples are collected from produced gases, casing head gases, and baseline groundwater investigations. Results show that analyses of single samples from either potential contaminant point sources or groundwater and surface water resources may not always be sufficient to document site-specific baseline conditions. Results also demonstrate the need to consistently sample and analyze a variety of baseline groundwater and gas composition screening parameters. A multidisciplinary approach is the best practice for differentiating among the effects of fluid and gas mixing, dilution, and natural attenuation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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