A Rapid Screening‐Level Method to Optimize Location of Infiltration Ponds
Notice bibliographique
Résumé
A rapid-screening technique was developed to identify lithologies that best disperse artificial recharge via surface infiltration and minimize effects on ground water chemistry. The technique prospectively evaluates basin infiltration rates and water chemistry influences by integrating geotechnical, hydraulic, and water quality data with column test data and numerical modeling. The technique was validated using field data collected from surface infiltration basins designed to recharge ground water pumped from the Pipeline pit gold mine in Nevada. Observed recharge rates at these infiltration sites correlated most significantly with depth to groundwater, with basins in coarse-grained lithologies performing better (0.45 to 0.85 m/day) than those with fine-grained layers (< 0.30 m/day). Observed water quality resulting from leaching of the previously unsaturated vadose zone showed a transitory (< six months) increase in solute concentrations followed by a decrease to baseline conditions, a phenomenon also observed in column tests that leached native soils with local ground water. Leaching of fine-grained soils with evaporites resulted in greater solute concentrations (TDS > 2000 mg/L) than coarse-grained soils (< 1200 mg/L). The results of HYDRUS_2D simulations using the accumulated data as input were in agreement with observed ground water chemistry downgradient of the infiltration basins for a variety of lithologies. Sites for infiltration basins can be rapidly screened to include areas with greatest depth to groundwater and in coarsest alluvial sediments, and impact to ground water chemistry can be reliably predicted using computer modeling and column test results.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».