Impact of Long Well Screens on Monitoring of the Freshwater‐Saltwater Transition Zone
Notice bibliographique
Résumé
Deep monitoring wells with long screens crossing the transition zone between freshwater and saltwater are often used in coastal areas to characterize fresh groundwater resources and the depth of saline groundwater. However, past studies have demonstrated that long-screen wells can lead to biased observations of the transition zone, since vertical flow within the borehole can modify the shape and elevation of the transition zone in and around the borehole compared to undisturbed conditions without a well. Here, field observations and variable-density numerical flow simulations are used to evaluate, under natural flow conditions, how the installation of long-screen wells can provide time-varying biased observations of the freshwater-saltwater transition zone, and how various aquifer and well parameters affect the magnitude of these biases. Results show that long-screen wells can lead to a more dispersed interface, an upward displacement of the transition zone of between 5 and 10 m, and a salinity decrease in the saltwater portion of the well on the order of 10 to 15 g/L. The perturbations take up to 5 years to fully develop and stabilize. The degree of displacement depends on the screen diameter, screen length, aquifer anisotropy, and hydraulic conductivity, whereas the displacement is independent of the distance of the well from the coast. This analysis provides insight into which well and aquifer characteristics increase the risk of obtaining biased observations in long-screen wells, and provides orders of magnitude for these biases.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».