Comparison of aquifer characterization approaches through steady state groundwater model validation: A controlled laboratory sandbox study
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater modeling has become a vital component to water supply and contaminant transport investigations. An important component of groundwater modeling under steady state conditions is selecting a representative hydraulic conductivity (K) estimate or set of estimates which defines the K field of the studied region. Currently, there are a number of characterization approaches to obtain K at various scales and in varying degrees of detail, but there is a paucity of information in terms of which characterization approach best predicts flow through aquifers or drawdowns caused by some drawdown inducing events. The main objective of this paper is to assess K estimates obtained by various approaches by predicting drawdowns from independent cross‐hole pumping tests and total flow rates through a synthetic heterogeneous aquifer from flow‐through tests. Specifically, we (1) characterize a synthetic heterogeneous aquifer built in the sandbox through various techniques (permeameter analyses of core samples, single‐hole, cross‐hole, and flow‐through testing), (2) obtain mean K fields through traditional analysis of test data by treating the medium to be homogeneous, (3) obtain heterogeneous K fields through kriging and steady state hydraulic tomography, and (4) conduct forward simulations of 16 independent pumping tests and six flow‐through tests using these homogeneous and heterogeneous K fields and comparing them to actual data. Results show that the mean K and heterogeneous K fields estimated through kriging of small‐scale K data (core and single‐hole tests) yield biased predictions of drawdowns and flow rates in this synthetic heterogeneous aquifer. In contrast, the heterogeneous K distribution or “K tomogram” estimated via steady state hydraulic tomography yields excellent predictions of drawdowns of pumping tests not used in the construction of the tomogram and very good estimates of total flow rates from the flow‐through tests. These results suggest that steady state groundwater model validation is possible in this laboratory sandbox aquifer if the heterogeneous K distribution and forcing functions (boundary conditions and source/sink terms) are characterized sufficiently.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».