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Enregistrement W4224042917 · doi:10.1111/bre.12668

Reconstructing subsurface sandbody connectivity from temporal evolution of surface networks

2022· article· en· W4224042917 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBasin Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésGeologyBathymetryOverbankSubsurface flowChannel (broadcasting)AquiferChannelizedGeomorphologyGroundwaterFluvialGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Characterization of groundwater aquifers and hydrocarbon reservoirs requires an understanding of the distribution and connectivity of subsurface sandbodies. In deltaic environments, distributary channel networks serve as the primary conduits for water and sediment. Once these networks are buried and translated into the subsurface, the coarse‐grained channel fills serve as primary conduits for subsurface fluids such as water, oil or gas. The temporal evolution of channels on the surface therefore plays a first‐order role in the 3D permeability and connectivity of subsurface networks. Land surface imagery is more broadly available than topographic or subsurface data, and time‐series imagery of river networks can hold useful information for constraining the shallow subsurface. However, these reconstructions require an understanding of the degree to which channel bathymetry and river kinematics affect connectivity of subsurface sandbodies. Here, we present a novel method for building synthetic cross sections using overhead images of an experimental delta. We use principal components analysis to extract river networks from surface imagery, then couple this with an inverse‐CDF method to estimate channel bathymetry, to generate a time‐series of synthetic delta topography. This synthetic topography is then transformed, accounting for deposition and subsidence, to produce synthetic stratigraphy that differentiates coarse‐grained channel fill from overbank and offshore deposition. We find that large‐scale subsurface architecture is relatively insensitive to details of channel bathymetry, but instead is primarily controlled by channel location and kinematics. We analyse the connectivity of sand bodies and the geometries of barriers to flow and find that periods of rapid sea‐level rise have more variability in sand body connectivity. We also find that barrier width decreases downstream during all sea‐level phases. Our method generates synthetic stratigraphy that closely resembles the large‐scale architecture and 2‐dimensional connectivity of the real stratigraphy built during the experiment it was based on. We anticipate that it will be broadly applicable to other experimental and field‐scale scenarios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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