Monitoring moisture dynamics in multi-layer cover systems for mine tailings reclamation using autonomous and remote time-lapse electrical resistivity tomography
Notice bibliographique
Résumé
The dynamics of moisture content in cover systems constructed on mining wastes were monitored at the pilot scale using 2D autonomous, remote, and noninvasive time-lapse electrical resistivity tomography combined with conventional point sensors. A methodology was proposed to process the daily hydrogeophysical datasets from 23 m long instrumented sections of covers with capillary barrier effects (CCBEs) designed to act as oxygen barriers, and covers with low saturated hydraulic conductivity layers (LSHCCs) designed to limit the water infiltration rate. Hydrogeophysical monitoring suggested that CCBEs were able to maintain high degrees of saturation in the moisture-retaining layer throughout the 1 year monitoring period, which would make it an efficient oxygen barrier. Larger spatio-temporal changes in moisture content were observed in LSHCCs and most of the low hydraulic conductivity layers remained below 85% saturation, which was attributed to the combined effect of low precipitation, rapid vegetation development, and water percolation through the cover. The methodology proposed in this pilot-scale ”proof-of-concept” study allowed the hydrogeological behavior of the cover systems to be monitored in the 23 m long instrumented sections using continuous geoelectrical data, which demonstrated that this innovative monitoring technique could be useful for geochemical and geotechnical monitoring programs in large-scale mining waste storage facilities.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».