Application of geochemical and groundwater data to predict sinkhole formation in a gypsum formation in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Numerical modelling approaches were used to investigate coupled groundwater flow and reactive transport processes in gypsum karst sub-terrain. A regional equipotential map and steady-state flow model were created using scarce data to gain insights into flow patterns and identify potential areas at risk for cavity and sinkhole development in a shallow gypsum formation. Coupled flow and reactive transport modelling was used to simulate the dissolution of gypsum between a sinkhole in a man-made drainage ditch and a quarry, where freshwater enters the drainage ditch and flows toward the quarry. Field data from a tracer test were used to characterize flow in the study area. The resulting regional equipotential map was valuable in identifying potential areas of sinkhole development; sinkholes occurred in areas underlain by thick gypsum formations with high flow gradients and radial flow. The reactive transport model was valuable in identifying the growth of the cavity and the timeline for the potential risk to road infrastructure. The reactive transport model indicated that cavity growth could be slowed by removing the inflow of freshwater into the drainage ditch. Groundwater equipotential maps, flow models and reactive transport models are valuable tools for the investigation of sub-terrain karst development including cavity development and sinkhole formation in evaporite minerals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».