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Enregistrement W2792141591 · doi:10.4095/306485

Characterization of full 3D hydraulic conductivity tensors of hydrostratigraphic units applied to Innisfil Creek watershed, Ontario

2018· report· en· W2792141591 sur OpenAlexaffabout
Nicolas Benoît, Denis Marcotte, John Molson, Philippe Pasquier, Ryan P. Mulligan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedHydraulic conductivityGeologyHydrology (agriculture)GeomorphologyArchaeologyGeotechnical engineeringGeographySoil scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variations of hydraulic conductivities (K) in hydrostratigraphic systems may significantly affect the flow velocity field and mass dispersion. Field data used for assessment of K are generally representative at a local scale only and for one or a few hydrofacies forming a specific hydrostratigraphic unit (HSU). Regional groundwater flow systems encompass a multitude of HSUs, where a given HSU can have K-range variability spanning several orders of magnitude. Therefore, for regional systems, blocks with respective K-equivalent have to be defined as part of each HSU. A major challenge under such conditions is to determine the spatial distribution of the full 3D K-tensor blocks (Kb) considering the effect of local scale variability in K. In this study, an efficient method is developed for regional characterization of the HSUs with 3D Kb. The method was tested for the Innisfil Creek watershed. For each HSU, it consists of the following major steps: (i) assessment of K from measured data; generation of the probability density function of K; definition of the spatial covariance of K; and geostatistical simulation of K at local scale; (ii) upscaling of the local scale realizations of K into full 3D Kb; definition of the spatial covariance of 3DKb; and definition of spatial distribution of the 3DKb. The preliminary results include a K database built using 1694 grain size analyses, 32 HSU borehole samples and 1086 transmissivity measurements in public wells. The grain size samples were collected by Ontario Geological Survey (OGS) from 15 boreholes in the South Simcoe area. Between 28 and 301 samples/HSU were analysed covering all of the 14 HSUs observed in the study area. K from grain size analyses were in good agreement with K based on laboratory permeability test measurements of field core. The database was completed with K assessments from specific capacity analyses in public wells, which have a strong bias from the high permeability formations. To obtain the local scale variability of K, only the results from grain size analyses were used mainly due to their sufficient quantity to define the probability density function of each HSUs and their results reflecting the expected strong variability of hydrofacies within a given HSU. Local scale K fields were simulated with non-conditional turning band simulation. These results were then upscaled to the block regional scale. In that regards, we revisited the Zhou et al. (2010) methodology for non-local 3D hydraulic conductivity full tensor upscaling using flow simulator. Preliminary results suggest no correlation between upscaled blocks within the study area. The upscaling methodology is still in development, upscaling parameters and validation criteria need to be tested. The final outputs of this study will be an ensemble of hydrostratigraphic models with equivalent 3D K-tensor parameters, which will be used to assess the impact of K and HSU uncertainties on groundwater flow modeling. The proposed methodology is appropriate for characterizing the uncertainty of groundwater flow and transport. For example, it can be used for aquifer vulnerability assessment and the delineation of wellhead protection areas.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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