Watershed Scale Transport Modeling – Using Nested Flow Models and Particle Tracking to Optimize Transport and Modeling Scale Minimize Computational Effort
Notice bibliographique
Résumé
As part of an ongoing program to improve performance assessment methodologies, we have used detailed numeric models to simulate groundwater flow and contaminant transport for a hypothetical geological disposal repository located at depth within a generic Canadian Shield watershed. The geology consists of low permeability intact rock, penetrated with high-permeability fault zones. Deterministic modeling of the steady-state groundwater flow regime within the watershed was performed on the 10 km x 14 km subject area. Within this area, particle tracking was used to generate time-of-travel (TOT) maps at candidate depths ranging from 200 to 900 metres depth over the entire model domain. The TOT maps were used to help select an example repository location and depth, and to determine surface water discharge zones for this repository. Discretization constraints associated with modeling of the fracture zones and of repository spatial features limited the maximum element size. These restrictions, when coupled with numeric and execution time and memory constraints, dictated that the domain of the transport model be minimized. The practical solution was to use a nested approach, with a vault scale transport model embedded within a discharge zone scale transport model, embedded within a watershed scale flow model. Transport modeling was performed for three release locations corresponding to locations of hypothetical defective waste containers. Radionuclide mass fluxes to a water-supply well and to surface water discharge zones were calculated for each release location.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».