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Enregistrement W4375846784 · doi:10.1016/j.ejrh.2023.101411

Determining the source and mechanism of river salinity: An integrated regional study

2023· article· en· W4375846784 sur OpenAlexaff
Ali Zaeri, Zargham Mohammadi, Fereidoun Rezanezhad

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology Regional Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesShiraz University
Mots-clésHaliteGeologySalinityHydrology (agriculture)SinuosityBrineGroundwater rechargeEvaporiteGeochemistryStructural basinGroundwaterAquiferGeomorphologySedimentary rockOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zohreh River Basin, Southwest Iran The salinity of Zohreh River sharply increases in three salinity zones (SZs) along the river named SZ1, SZ2 (the focus of this study), and SZ3. Determining the salinity sources and salinization mechanism using an integrated approach including geological, hydrochemical, isotopic, geophysical, river sinuosity and hydrocarbon analysis are the main objectives of this study. The study focuses on the combination of evidence of regional-scale (i.e., river sinuosity and seismic data) and small-scale (i.e., drilling core analysis). Among several known sources of river salinity, it was found that the water quality of the Zohreh River is mainly threatened by the salt-bearing Gachsaran Formation and oil-field brine. It is concluded that halite brine and oil-field brine simultaneously cause the salinization in SZ2, and their contributions were delineated to be 95% and 5%, respectively. The lack of reliable geological evidence to support halite dissolution in surficial layers by circulating waters suggests the possibility of a deep source of halite brine in SZ2. The results revealed that deep halite brine of the salt layers of Gachsaran Formation is mainly responsible for the salinization of SZ2. The mechanism of deep brine penetration to the river through the hidden fault failures detected by the combination of river sinuosity analysis and geophysical data for the first time.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,335

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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