Multi-physics, inter-disciplinary approaches for groundwater system investigations and hydrogeological assessments in Northern Australia
Notice bibliographique
Résumé
SummaryThe development of Northern Australia has been identified as a national priority, with water availability being fundamental to economic development. Surface water options are limited hence identification of new groundwater resources and water banking options is essential. Over the past four years, Geoscience Australia, in concert with State and Territory partners, has been involved in focussed groundwater investigations in 10 geographic areas as well as broader regional investigations (Figure 1). New data acquisition has included airborne electromagnetics (AEM); drilling (sonic, rotary mud, air core and diamond); slug and bore testing; ground geophysics (surface nuclear magnetic resonance, microgravity, passive seismic, seismic reflection and ground penetrating radar); borehole geophysics (induction, spectral gamma, nuclear magnetic resonance); hydrochemical and hydrodynamic analysis; age dating of water and landscape materials; and mapping (geomorphic, morphotectonic, regolith, geological and hydrological). These investigations inform hydrogeological assessments and water allocation planning.Overall, this multi-physics, inter-disciplinary approach has been critical in enabling the rapid identification and assessment of significant new potential fresh groundwater resources within tectonically inverted Palaeozoic sedimentary basins in the Fitzroy Basin (WA), Bonaparte Basin (WA-NT), Wiso Basin (NT), and Southern Georgina Basin (NT), and helped define the extents of a new groundwater resource for the town of Alice Springs (NT). Potential brackish and saline groundwater resources have also been identified in Cenozoic paleovalleys and Tertiary and Paleozoic Basins.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».