Notice bibliographique
Résumé
Subsurface contamination is a significant problem due to excessive fertigation and industrial and domestic wastewater discharge. With numerical modeling and geophysical tool development, subsurface contaminant research has become easier to implement and study. However, there is still a gap in coupling the biochemical processes and geophysical signals. Such a coupling model is needed to facilitate understanding subsurface processes and provide further theoretical basis to practice and field monitoring. Thus, this research aims to simulate the self-potential (SP) signature in response to physical and biochemical dynamics in the subsurface. For the physico-bio-chemical model, the processes of water flow, solute transport, biochemical reactions, microbial dynamics, adsorption, and gas flow are considered. Specifically, the biochemical cycles related to C, N, Mn, Fe, and S are incorporated in the model. The physico-bio-chemical model is then coupled with the SP model. The SP model is addressed by Poisson’s continuity equation, based on streaming and redox potential contribution. The streaming potential is calculated by the effective excess charge density and the water flow velocity, while the Butler-Volmer equation solves the redox potential. The results show that redox processes dominate the SP signals. Oxygen and nitrate concentrations present positive relationships with redox potential and dominate the redox potential in the oxic and anoxic environment, respectively. Nitrification and dissolved organic carbon (DOC) aerobic oxidation rates show positive relationships with redox potential. In contrast, the denitrification rate presents a negative relationship. The higher reaction rates for different redox processes also correspond to their optimal redox potential ranges. The streaming potential affected by water content and flux contributes little to SP, and the negative values along with soil depth become less remarkable. Generally, the SP and redox potential model can better reflect redox species concentrations and reaction rates, while the streaming potential model can reflect the water content and flux dynamics. Thus, the research can guide the detection of redox-sensitive contamination and water leakage in the subsurface.
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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) | 0,142 | 0,005 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».