Modeling a rapid infiltration basin for wastewater treatment in the Arctic under various operating conditions
Notice bibliographique
Résumé
Modeling subsurface environments in arctic regions is challenging due to the complex hydrogeological dynamics and the logistical and financial obstacles to obtaining field data to develop and calibrate models. Many northern and remote communities rely on passive systems to treat wastewater, including soil-based solutions such as rapid infiltration basins (RIBs). However, these systems often operate under atypical conditions, leaving gaps in our understanding of the hydrology and treatment efficacy of such systems in cold regions. In this study, HYDRUS 2D was used to develop a variably saturated water flow and solute transport model using field data from an existing municipal wastewater infiltration system in the Canadian Arctic. Various operating scenarios were considered to evaluate groundwater mounding and nitrogen and pathogen treatment performance. Both atypical operating conditions reported or observed in northern applications and operating routines recommended by standard guidelines were evaluated. Model results indicate that the harsh operating conditions in the studied system (year-round high loading rates and small application area) are only feasible due to the deep vadose zone and high-permeability material underlying the trench. However, in scenarios with increased population or where the water table is shallower, an improved effluent distribution system would be required to avoid system failure from excessive mounding. When compared to conventional operations, intermittent truck discharges exhibited advantages from a hydraulic perspective (less mounding) but also decreased pollutant removal efficiency. This research provides important insights and helps address knowledge gaps related to the use of rapid infiltration basins in the Arctic.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».