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Enregistrement W4384652500 · doi:10.14796/jwmm.c502

A New Two-dimensional Dual-permeability Model of Preferential Water Flow in the Vadose Zone

2023· article· en· W4384652500 sur OpenAlexvenueno aff
Charalampos Paraskevas, Christos Babajimopoulos

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRichards equationVadose zoneDiffusion equationFlow (mathematics)Water flowMechanicsInstabilityMatrix (chemical analysis)MathematicsPermeability (electromagnetism)Geotechnical engineeringGeologyMaterials sciencePhysicsChemistryWater contentGroundwaterEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LEAK2D (L2D) is a new, two-dimensional, dual-permeability model for the simulation of preferential water flow in the vadose zone, allowing for the continuous exchange of water between the matrix and the fracture domain. It is based on the two-dimensional Richards equation for the simulation of flow in the matrix domain and on the kinematic wave equation for the simulation of flow in the fracture domain. The Richards equation is solved by a combination of the Alternating Direction Implicit method and the Douglas-Jones predictor-corrector method. This combination leads to a very efficient, stable, and time-consuming method. A variable time step is used by which any instability of the numerical solution is avoided. The water transfer from the fracture to the matrix domain is estimated as a first-order approximation of the water diffusion equation. The model was used to satisfactorily simulate preferential flow under an extreme rainfall/irrigation event. The exchange of water between the two domains depends on parameters which have physical meaning; however, their exact values are difficult to be determined or measured. Based on the most common values of these parameters found in the literature, a sensitivity analysis was performed to define their effect on the output of the model.

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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,268

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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