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Enregistrement W4327714851 · doi:10.3390/w15061156

Estimation of Aquifer Storativity Using 3D Geological Modeling and the Spatial Random Bagging Simulation Method: The Saskatchewan River Basin Case Study (Central Canada)

2023· article· en· W4327714851 sur OpenAlexafffundabout
Mohamed Hamdi, Kalifa Goı̈ta

Notice bibliographique

RevueWater · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAquiferGeologyGroundwaterStructural basinContext (archaeology)HydrogeologyHydrology (agriculture)Hydraulic conductivityAquifer propertiesGroundwater rechargeEnvironmental scienceGeomorphologySoil scienceGeotechnical engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrosystems in the Saskatchewan River Basin of the Canadian Prairies are subject to natural and socioeconomic pressures. Increasingly, these strong pressures are exacerbating problems of water resource accessibility and depletion. Unfortunately, the geometric heterogeneity of the aquifers and the presence of lithologically varied layers complicate groundwater flow studies, hydrodynamic characterization, and aquifer storativity calculations. Moreover, in recent hydrogeological studies, hydraulic conductivity has been the subject of much more research than storativity. It is in this context that the present research was conducted, to establish a 3D hydrostratigraphic model that highlights the geological (lithology, thickness, and depth) and hydrodynamic characteristics of the aquifer formations and proposes a new uncertainty framework for groundwater storage estimation. The general methodology is based on collecting and processing a very fragmentary and diverse multi-source database to develop the conceptual model. Data were harmonized and entered into a common database management system. A large quantity of geological information has been implemented in a 3D hydrostratigraphic model to establish the finest geometry of the SRB aquifers. Then, the different sources of uncertainty were controlled and considered in the modeling process by developing a randomized modeling system based on spatial random bagging simulation (SRBS). The results of the research show the following: Firstly, the distribution of aquifer levels is controlled by tectonic activity and erosion, which further suggests that most buried valleys on the Prairies have filled over time, likely during multiple glaciations in several depositional environments. Secondly, the geostatistical study allowed us to choose optimal interpolation variographic parameters. Finally, the final storativity maps of the different aquifer formations showed a huge potential of groundwater in SRB. The SRBS method allowed us to calculate the optimal storativity values for each mesh and to obtain a final storativity map for each formation. For example, for the Paskapoo Formation, the distribution grid of groundwater storage shows that the east part of the aquifer can store up to 5920 × 103 m3/voxel, whereas most areas of the west aquifer part can only store less than 750 × 103 m3/voxel. The maximum storativity was attributed to the Horseshoe Canyon Formation, which contains maximal geological reserves ranging from 107 to 111 × 109 m3. The main contribution of this research is the proposed 3D geological model with hydrogeological insights into the study area, as well as the use of a new statistical method to propagate the uncertainty over the modeling domain. The next step will focus on the hydrodynamic modeling of groundwater flow to better manage water resources in the Saskatchewan River Basin.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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