Geoelectrical monitoring of dense non-aqueous phase liquid (DNAPL) remediation: Numerical, experimental, and field studies
Notice bibliographique
Résumé
Effective remediation of brownfield sites contaminated with hazardous industrial chemicals – specifically dense non-aqueous phase liquids (DNAPLs) like coal tar, creosote and chlorinated solvents – remains a major geoenvironmental challenge. Remedial programs can benefit from geophysical methods to non-invasively map changes in the evolving DNAPL mass in space and time. Geoelectrical techniques have long exhibited strong potential in this context, but they are yet to become common tools at DNAPL sites. This presentation summarizes our recent numerical, laboratory and field work to assess the application of various geoelectrical methods for improved monitoring of DNAPL remediation. Novel couplings between a DNAPL model and geoelectrical models (e.g., GPR, ERT, TDIP) were developed to provide valuable and cost-effective exploratory tools for assessing the performance of GPR, ERT and TDIP for monitoring DNAPL remediation in complex, field-scale environments. Laboratory tank experiments were conducted to introduce a new surface-to-horizontal borehole configuration for improved ERT mapping of DNAPL remediation. At an industrial field site, ERT was used to successfully monitor a DNAPL source zone undergoing thermal remediation. Overall, this body of work demonstrates that geoelectrical techniques are indeed promising for mapping DNAPL remediation subject to some limitations and sometimes requiring innovative means of deployment, monitoring, and inversion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».