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Enregistrement W2614890554 · doi:10.15781/t2p55dn87

Computer simulation of mass transport in groundwater : affect of macroscopic heterogeneities in hydraulic conductivity

2017· dissertation· en· W2614890554 sur OpenAlexaboutno aff
Peter B. McMahon

Notice bibliographique

RevueTexas ScholarWorks (Texas Digital Library) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic conductivityGroundwaterMass transportAffect (linguistics)Geotechnical engineeringGeologyPetroleum engineeringEnvironmental scienceHydrology (agriculture)MechanicsSoil scienceEngineeringPhysicsEngineering physicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study a computer model was used to simulate dissolved chloride movement through alluvial sediments which border the Canadian River in Hutchinson County, Texas. Hydraulic conductivity values of the sediments were required in order to calculate groundwater velocities in the system. The most realistic representation of conductivity variations in porous media is expressed by frequency distributions rather than by averaged values of conductivity. Numerous sedimentological environments exhibit log-normal conductivity distributions; therefore, one was used in this investigation. A number of conclusions can be based on the results of this study. First, certain conductivity distributions account for the observed spread of chloride in the aquifer. The best match of observed chloride dispersion was obtained with autocorrelated log-normal conductivity distributions. Secondly, the degree of spatial dependence between adjacent conductivity values affected numerous results. These include the amount of chloride dispersion and the extent of uncertainty in calculated hydraulic head and chloride distributions. For comparative purposes the chloride distribution was also modeled using an average conductivity value. Under this condition the chloride plume moved at an average rate of 10 meters/year. Another result was that longitudinal and transverse dispersivities of 46 meters and 9 meters, respectively, were required to obtain a match between observed and modeled chloride distributions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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