Three‐Dimensional Steady‐State Hydraulic Tomography Analysis With Integration of Cross‐Hole Flowmeter Data at a Highly Heterogeneous Site
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic tomography (HT) has been shown to be a robust approach for the high‐resolution characterization of subsurface heterogeneity. However, HT can yield smooth estimates of hydraulic parameters when pumping tests and drawdown measurements are sparse, thus limiting the utility of characterization results in predicting groundwater flow and solute transport. To overcome this issue, this study integrates cross‐hole flowmeter measurements with HT analysis of steady‐state pumping/injection test data for the three‐dimensional (3‐D) characterization of hydraulic conductivity (K) at a highly heterogeneous glaciofluvial deposit site, which has not been previously attempted. Geostatistical inverse analyses of cross‐hole flowmeter data are conducted to yield preliminary estimates of K distribution, which are then utilized as initial K fields for steady‐state HT analysis of head data. Four cases combining three data types (geological information, cross‐hole flowmeter measurements, and steady‐state head data) for inverse modeling are performed. Model calibration and validation results from all cases are compared qualitatively and quantitatively to evaluate their performances. Results from this study show that (a) geostatistical inverse analysis of cross‐hole flowmeter data is capable in revealing vertical distributions of K at well locations and major high/low K zones between wells, (b) cross‐hole flowmeter data carry non‐redundant information of K heterogeneity compared to geological information and steady‐state head data, and (c) integration of flowmeter data improves characterization results in terms of revealing K heterogeneity details and predicting independent hydraulic test data. Therefore, this study demonstrates the usefulness of cross‐hole flowmeter data in augmenting HT surveys for improved K characterization in 3‐D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».