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Enregistrement W3046047348 · doi:10.1080/02626667.2020.1797044

Numerical modelling of the impacts of water abstraction for hydraulic fracturing on groundwater–surface water interaction: a case study from northwestern Alberta, Canada

2020· article· en· W3046047348 sur OpenAlexaffabout
Gopal Chandra Saha, Michael S. Quinn

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMount Royal UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterHydraulic fracturingHydrology (agriculture)Groundwater flowSurface waterEnvironmental scienceStreamflowGroundwater modelGeologyAquiferPetroleum engineeringDrainage basinGeotechnical engineeringEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temporal dynamics of groundwater–surface water interaction under the impacts of various water abstraction scenarios are presented for hydraulic fracturing in a shale gas and oil play area (23 984.9 km2), Alberta, Canada, using the MIKE-SHE and MIKE-11 models. Water-use data for hydraulic fracturing were obtained for 433 wells drilled in the study area in 2013 and 2014. Modelling results indicate that water abstraction for hydraulic fracturing has very small (<0.35%) negative impacts on mean monthly and annual river and groundwater levels and stream and groundwater flows in the study area, and small (1–4.17%) negative impacts on environmental flows near the water abstraction location during low-flow periods. The impacts on environmental flow depend on the amount of water abstraction and the daily flow over time at a specific river cross-section. The results also indicate a very small (<0.35%) positive impact on mean monthly and annual groundwater contributions to streamflow because of the large study area. The results provide useful information for planning long-term seasonal and annual water abstractions from the river and groundwater for hydraulic fracturing in a large study area.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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