Comprehensive Geophysical Data Integration and Stratigraphic Contacts Delineation in a Regional Hydrogeological Characterization Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate inference of the interfaces between geological units showing different hydraulic properties is a key step for a reliable hydrogeological characterization of regional aquifers. In this study, we developed a workflow that combines multiple geological and geophysical data sets having different intrinsic resolution to map a stratigraphic interface of the regional aquifer located in Montérégie, Quebec, Canada. One of the principal goals was to optimally assimilate all the data at all stages in the workflow. Firstly, the experimental variogram showed two structures of different ranges: one coming from highly sampled geophysical data and the other from conventional borehole geological markers. Secondly, a secondary variable is constructed with all secondary data (e.g., geological interpretations of low-resolution electromagnetic surveys), each having its own accuracy and resolution. To account for the variable secondary data, different reliability indexes were assigned as weights in a discrete smooth interpolation (DSI). Thirdly, a classic kriging with an external drift (KED) operator was used to interpolate the more reliable well data on the entire region. The approach was tested on the estimation of the bedrock interface elevation in a regional hydrogeological characterization study. The resulting map shows bedrock elevations coherent with geological structure of the region, representing main features such as outcrops and valleys. A cross section is presented to illustrate the philosophy behind the tools employed to achieve the estimation process. It also shows an example of visual quality control undertaken to validate the workflow.
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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) | 0,000 | 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 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 ».