An emulation-based approach for interrogating reactive transport models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present an emulation-based approach to understand the interactions among different chemical and biological processes modelled in environmental reactive transport models (RTMs) and explore how the parameterisation of these processes influences the results of multi-component RTMs. We utilise a previously published RTM consisting of 20 primary species, 20 secondary complexes, 17 mineral reactions, and 2 biologically mediated reactions; this RTM describes bio-stimulation using sediment from a contaminated aquifer. We choose a subset of the input parameters to vary over a range of values. The result is the construction of a new dataset that describes the model behaviour over a range of environmental conditions. Using this dataset to train a statistical model creates an emulator of the underlying RTM. This is a condensed representation of the original RTM that facilitates rapid exploration of a broad range of environmental conditions and sensitivities. As an illustration of this approach, we use the emulator to explore how varying the boundary conditions in the RTM describing the aquifer impacts the rates and volumes of mineral precipitation. A key result of this work is the recognition of an unanticipated dependency of pyrite precipitation on pCO2 in the injection fluid due to the stoichiometry of the microbially mediated sulfate reduction reaction. This complex relationship was made apparent by the emulator, while the underlying RTM was not specifically constructed to create such a feedback. We argue that this emulation approach to sensitivity analysis for RTMs may be useful in discovering such new coupled sensitives in geochemical systems and for designing experiments to optimise environmental remediation. Finally, we demonstrate that this approach can maximise specific mineral precipitation or dissolution reactions by using the emulator to find local maxima, which can be widely applied in environmental systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».