Analytically Enhanced Random Walk Approach for Rapid Concentration Mapping in Fractured Aquifers
Notice bibliographique
Résumé
The efficient management and remediation of contaminated fractured aquifers necessitate an accurate prediction of the spatial distribution of contaminant concentration within the system. Related existing analytical solutions are only applicable to single fractures and have not yet been extrapolated to the aquifer scale where a network of connected fractures exists. The Random Walk Particle Tracking (RWPT) method has been extensively adopted for concentration mapping in Discrete Fracture Networks (DFNs), albeit at exorbitant computational costs and without efficiently accommodating complex physical processes (e.g., two-site kinetics). This study introduces an analytically enhanced Spatiotemporal Random Walk (STRW) approach that facilitates the efficient time-dependent mapping of contaminant concentration in DFNs. The STRW approach employs a distribution function to simultaneously estimate the displacement of particles released through the system either instantaneously or over time. The STRW approach efficiently reproduced the contaminant concentration, calculated using available analytical solutions under a range of fate and transport mechanisms. The efficacy of the STRW approach is also confirmed in a synthetic impermeable DFN through replicating the concentration maps produced using the RWPT method. The developed approach represents an accurate and computationally efficient dynamic concentration mapping technique that can support the effective operation, management, and remediation of fractured aquifers under contamination events.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».