MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408429139 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14411

Field study on the application of time-lapse electrical resistivity tomography to assess the performance of an inclined multi-layer cover system reducing water infiltration

2025· preprint· en· W4408429139 sur OpenAlexaffabout
Leila Bedoui, Adrien Dimech, Vincent Boulanger-Martel, Bruno Bussière, Karine Sylvain, Thierry Impinna, Benoît Plante

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueGDG EnvironnementÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical resistivity and conductivityInfiltration (HVAC)Electrical resistivity tomographyCover (algebra)Environmental scienceField (mathematics)TomographyRemote sensingSoil scienceMaterials scienceGeologyEngineeringElectrical engineeringOpticsPhysicsComposite materialMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-mining can raise environmental issues, including water contamination in tailings storage facilities. Contaminated mine drainage can occur in these facilities when oxygen and water come into contact with tailings containing sulfides. In the past 20 years, various reclamation methods have proven to be effective in preventing potential contamination, such as the use of multi-layer cover systems. These engineered covers consist of successive layers with different hydrogeological properties to prevent water from reaching tailings. One way of assessing the effectiveness of these covers on the field is to monitor the flow of water within the cover over time, using time lapse electrical resistivity tomography (TL-ERT) in conjunction with hydrogeological instruments. This method allows to recover the spatio-temporal distribution of the soil electrical conductivity, and thus providing an image of the water flow in the near subsurface.The objective of this project is to monitor water flow within a mine cover system which acts as a barrier to water infiltration into tailings using TL-ERT. This approach involves the use of numerical models, combined with field and laboratory data processing.This study presents preliminary results from the two-weeks field campaign that was conducted in Fall 2024 at a tailing storage facility in Quebec where a multi-layer cover system is installed on a 7% slope. The cover configuration consists of four layers: 30 cm of silt, 20 cm of gravel, 30 cm of moisture-retaining silt, and 20 cm of gravel as a capillary break (from top to bottom). A 32 m-long ERT profile was installed along the slope of this cover with 64 electrodes and a spacing of 0.5 m. A 20 cm-high, 30 cm-wide and 2.75 m-long trench was excavated perpendicularly to the ERT profile, one-third along the profile. An infiltration test was performed, during which a total of 2000 L of a 1000 μS/cm saline tracer was injected into the trench over a period of 4 hours. TL-ERT monitoring consisted of acquiring a dataset of 65 ERT images using the Wenner configuration, every hour during the infiltration test, and every 6 hours thereafter for a week.Preliminary results from field data inversion showed a spatio-temporal variation in resistivity associated with the start of the infiltration test. Near the trench, the inverted conductivity increased by a factor of two soon after the start of the injection, and a slightly conductive bulb appeared along the slope in the hours following the test. In addition, over the course of the two-week recording period, the surface of the cover became increasingly resistive, which can be associated to a significant drop in temperature between the beginning and end of the monitoring period (no rain was monitored during the monitoring period). The future steps of the processing will include a temperature correction to ensure that resistivity variations are only attributed to water inflow. Finally, thermo-hydrogeological modeling of the multilayer cover system during the infiltration test will allow to compare the geophysical results with modeled water dynamics.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,422

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGeophysical Methods and ApplicationsTravaux en français237 207