Estimation of Saturated Hydraulic Conductivity during Infiltration Test with the Aid of ERT and Level‐Set Method
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas A new technique for estimating the saturated hydraulic conductivity is developed. It uses a combination of hydrogeophysical and numerical methods. Electrical resistivity tomography and the instantaneous profile method are used. The technique is validated using simple and complex numerical hydrogeological models. Many hydrogeological and geophysical tools have been developed to determine subsoil properties, but they are often limited by sparse datasets and by the portability of the method from one site to another and often underestimate the complexity of the medium. We present a saturated hydraulic conductivity ( K s ) estimation scheme, named the KES method, based on hydrogeophysical and numerical methods. The targeted medium of investigation is an unsaturated and heterogeneous soil. Estimation of K s is accomplished by estimating the position of the wetting front and the distribution and velocity of flow lines during an infiltration test. Using numerical modeling, K s is determined by minimizing the velocity difference between the measured flow lines and the modeled flow lines. Surface and buried electrodes are used as part of the electrical resistivity survey in determining the position of the wetting front. An instantaneous profile method is used to determine the water retention curve of the medium. The KES method has been tested and validated using data produced from simple and more complex geological models from published case studies. We obtained good reconstruction of the saturated hydraulic conductivity. We have found that the estimated value of K s in log scale has a mean error <2.5%. Error increases along the boundaries of different hydrofacies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».