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Enregistrement W2604448308 · doi:10.2166/nh.2017.201

Semi-analytical 3D solution for assessing radial collector well pumping impacts on groundwater–surface water interaction

2017· article· en· W2604448308 sur OpenAlexaff
Ali Ameli, James R. Craig

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterAquiferGridEnvironmental scienceGroundwater flowSurface waterHydraulic headFlow (mathematics)Hydrology (agriculture)Petroleum engineeringGeologyGeotechnical engineeringMechanicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a new semi-analytical flow and transport model for the simulation of 3D steady-state flow and particle movement between groundwater, a surface water body and a radial collector well in geometrically complex unconfined aquifers. This precise and grid-free Series Solution-analytic element method approach handles the irregular configurations of radial wells more efficiently than grid-based methods. This method is then used to explore how pumping well location and river shape interact and together influence (1) transit time distribution (TTD) of captured water in a radial collector well and TTD of groundwater discharged into the river and (2) the percentage of well waters captured from different sources. Results show that meandering river shape plays a significant role in controlling the aforementioned metrics and that increasing the pumping rate has different consequences in different situations. This approach can also inform the design of water remediation and groundwater protection systems (e.g., river bank filtration and well head protection area).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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