Demonstration of Managed Aquifer Recharge in a Coastal Plain Aquifer: Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sustainable water initiative for tomorrow (SWIFT) is a 378,000 m 3 /day (100 MGD) managed aquifer recharge (MAR) program designed by the Hampton Roads Sanitation District (HRSD) to rehabilitate the Potomac Aquifer System (PAS) in the Coastal Plain of Eastern Virginia. Groundwater is a primary water source in Eastern Virginia with over 93% of reported use derived from the PAS. Starting in May 2018, HRSD has operated a 3780 m 3 /day (1.0 MGD) MAR demonstration facility at the SWIFT Research Center (SWIFT‐RC) in Suffolk, Virginia. The primary aim of the SWIFT‐RC is to demonstrate, at a meaningful scale, the feasibility of MAR using deep well recharge into confined PAS hydrostratigraphic unit. The SWIFT‐RC employs advanced water treatment technology to bring secondary effluent from an HRSD wastewater treatment plant to drinking water standards. Lessons learned include the evaluation and selection of a multiple barrier carbon‐based treatment system to ensure water quality and maintain geochemical compatibility between MAR water and native groundwater, and the evaluation and selection of aluminum chlorohydrate for stabilizing aquifer clays immediately around the well to accept the fresher recharge water. The distribution of flow in the SWIFT‐RC multiscreen recharge well and associated well injectivity were variable with time resulting from changing conditions in the well. Dynamic recharge well performance was quantified through the combined analysis of intrinsic and artificial tracer transport, in situ flowmeter testing, and water level analysis. Monitoring well nests and a depth‐discrete sampling system supported a robust sampling plan to analyze chemical transport and attenuation in SWIFT‐RC groundwater.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».