Predicting Vertical <scp>LNAPL</scp> Distribution in the Subsurface under the Fluctuating Water Table Effect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study proposes a methodology for predicting the vertical light nonaqueous‐phase liquids (LNAPLs) distribution within an aquifer by considering the influence of water table fluctuations. The LNAPL distribution is predicted by combining (1) information on air/LNAPL and LNAPL/water interface elevations with (2) the initial elevation of the water table without LNAPL effect. Data used in the present study were collected during groundwater monitoring undertaken over a period of 4 months at a LNAPL‐impacted observation well. In this study, the water table fluctuations raised the free LNAPL in the subsurface to an elevation of 206.63 m, while the lowest elevation was 205.70 m, forming a thickness of 0.93 m of LNAPL‐impacted soil. Results show that the apparent LNAPL thickness in the observation well is found to be three times greater than the actual free LNAPL thickness in soil; a finding that agrees with previous studies reporting that apparent LNAPL thickness in observation wells typically exceeds the free LNAPL thickness within soil by a factor estimated to range between 2 and 10. The present study provides insights concerning the transient variation of LNAPL distribution within the subsurface and highlights the capability of the proposed methodology to mathematically predict the actual LNAPL thickness in the subsurface, without the need to conduct laborious field tests. Practitioners can use the proposed methodology to determine by how much the water table should be lowered, through pumping, to isolate the LNAPL‐impacted soil within the unsaturated zone, which can then be subjected to in situ vadose zone remedial treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».