Disagreeing Evaluations for Slug Tests in Monitoring Wells: Importance of Standards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hundreds of variable-head permeability (slug) tests were carried out in monitoring wells to assess the hydraulic conductivity, K, of an unconfined sand-and-gravel aquifer and, after that, the migration of contaminants. The pollution case has generated a legal dispute about the loss of many water supply wells and major health issues. The experts for the defendants had analyzed the slug test data with methods that differ from the standards. For the legal issues, the author reanalyzed all test data and made all verifications as required by standards. The new K values were about three times higher than the initial values obtained without respect to the standards, a major difference. The divergence was solved by studying the statistical distributions of K values. The initial values were too low to explain the high K values obtained with pumping tests, but the new K values correctly explained them. The new K values predicted groundwater velocity values at least three times higher than the initial values predicted with K values obtained without following the standards. These higher velocities were confirmed by field tracer tests performed by independent companies that designed and operated field pilot tests for decontaminating groundwater. The capacity to reconcile medium-scale tests (slug tests in monitoring wells) and large-scale tests (pumping tests in large wells) forms new evidence that strengthens the reasons for why it is important to follow the standards and make the required verifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,147 | 0,410 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».