Conceptual Framework for Groundwater Vulnerability Assessment Using Physical, Experimental and Machine Learning Based Approaches in Coastal Aquifers of India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The exploitation of coastal aquifers results in intrusion of seawater and optimal management of coastal aquifers focuses mainly on adopting good operational strategies to contain aquifer salinity within a mandated limit, while simultaneously meeting the demand for water supply/recharge. Management of saltwater intrusion in coastal aquifers is thus a critical issue of modern times. In this study, we present a theoretical framework for assessing the groundwater vulnerability in coastal aquifers of India using physical, experimental, and machine learning-based approaches. The developed framework suggests the use of 2D experiment for understanding the saltwater intrusion processes and fate and transport of contaminants like fluoride and arsenic. Further, the obtained parameters from the 2D experiments will be used to develop a numerical model using a physical-based simulator (SEAWAT). Lastly, the physical-based simulator will be replaced by a machine learning-based model and later will be coupled with optimization approaches to solve the groundwater management problem in coastal aquifers. The suggested framework will be useful in developing the strategies for minimization of saltwater intrusion or maximization of freshwater pumping in coastal zones.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle