Two Methods to Detect Poorly Sealed Monitoring Wells Using Pumping Test Data in a Confined Aquifer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A correctly installed monitoring well (MW) has its riser pipe sealed against the borehole wall. When a MW is poorly installed, there is some vertical leakage close to the riser pipe, which creates a hydraulic short circuit (HSC). A static water level is measured in the pipe, but it is not the piezometric level in the aquifer, which is unknown. The piezometric error is the difference between the piezometric level and the static level in the pipe. It yields other errors in determining flow directions, travel times, and well capture areas. The groundwater sampled in the monitored aquifer may be viewed as polluted, whereas it is locally polluted by the faulty MW. This article deals with pumping tests in confined aquifers, for which a poorly sealed MW yields biased drawdown and recovery data. A few solutions to detect an HSC have been proposed, using either a slug test or a pumping test coupled with a tracer test. This article presents two new solutions to detect an HSC: they provide first the piezometric error and then the correct values for drawdown data. The data of a pumping test near Moncton, NB, are used to illustrate the two solutions. They show also that the HSC detection helps to solve previous inconsistencies between different sets of values for transmissivity, T, and storativity, S, as obtained by usual methods for pumping and recovery when short-circuiting is ignored or unsuspected.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».