Enhancement of Artificial Infiltration Capacity in Low Permeability Soils for Gaza Coastal Aquifer
Notice bibliographique
Résumé
Water is a key component in determining the quality of our lives. Today, people are concerned about the quality of the water they drink. Groundwater aquifer is considered the main and the only water supply source for all kinds of human usage in the Gaza Strip which is severely deteriorated in-terms of quality and quantity in the past two decades. In the past years, several researches have been conducted on the enhancement of the role of storm water infiltration system aimed mainly at improving the quality and the availability of water. This paper investigates methods to enhance the storm water infiltration capacity of Sheikh Radwan Reservoir by using soil column pilot experiment of specific sand media and simulating the real situation using the MODFLOW groundwater flow model. The sample of storm water was collected from the reservoir in the wet season, and was allowed to infiltrate through the soil column of 170 cm depth in the soil experiment. The results of soil experiment showed that the quality of infiltrated water (BOD, COD, Suspended Solid, Ammonia) was found to conform to Palestinian standard for aquifer infiltration with 90% percent removal of contaminants, which indicate the effectiveness of the used soil media. The simulation of MODFLOW model was done considering different number and distribution of infiltration wells. The results showed an increase of water quantity in groundwater aquifer with maximum water level mound of 6 m beneath the reservoir after 3 months of flooding, and started to decrease gradually to reach -2 m to -3 m in the dry season which reflect the normal situation. The results of the study showed that 33 infiltration wells are needed to evacuate the collected storm water at the reservoir within 10 days which satisfy the function of the reservoir as flood relief and infiltration. Also it is recommended by the study to increase the sand filter depth to 2 m, in order to improve the removal percentage of contaminants to reach 100%.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».