Barometric Fluctuations and Duration of Variable-Head (Slug) Field Permeability Tests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variable-head (VH) permeability tests are carried out in monitoring wells, driven permeameters, and between packers to assess local values of hydraulic conductivity. Most often, the water level position data are given versus time by a pressure transducer (PT) and an atmospheric pressure transducer (APT). Because the data vary with time, the PT and APT need to be synchronized. This article first shows what happens when a single correction for atmospheric pressure, patm, is used for all PT data for two slug tests, one in an aquifer, the other in an aquitard. Then, the article documents the patm fluctuation, including its maximum and minimum values during a given time, pmax and pmin, at a site and their statistical analysis for periods from 1 h up to 1 year, based on a 59-year data set. During a given time, the (pmax − pmin) value follows a lognormal distribution. For short testing times, typically less than 2 h, the patm value varies by less than 2 or 3 cm in 99 % of cases. The mean of the lognormal distribution increases with the observation time or test duration. The standard deviation is nearly constant for periods up to 30 days, and then decreases for periods from 1 month to 1 year. Synchronized data are needed to make a time-variable correction for all tests lasting more than 2 h, and the time-variable correction is the correct method for all slug tests, including short duration ones in aquifers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».