Evaluating and applying contaminant transport models to groundwater systems
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the use of random walk techniques to model the transport of a contaminant in groundwater. These techniques involve the distribution of a plume of contaminant into a discrete number of particles. These particles are then individually subjected to advective and dispersive forces and their progress though the model domain tracked over time. In general, pollution of groundwater is characterised by: 1) being difficult to detect, 2) being complicated and expensive to investigate and monitor, and 3) being expensive to clean up. These factors make the modelling of groundwater contamination an important area of investigation. This thesis presents the principles of groundwater flow and contaminant transport, along with their governing equations (namely, the groundwater flow equation and the advection dispersion equation); methods for the solution of the advection dispersion equation are discussed. These methods include analytic, finite difference and random walk techniques. Three random walk techniques are presented and compared with the analytic solutions for the following cases: 1) one dimensional dispersion 2) one dimensional advection dispersion 3) two dimensional dispersion 4) two dimensional advection dispersion Results of the comparisons have showed that all three random walk schemes presented produce computed results which are consistent with the analytic solution in each of the cases considered. Two finite difference schemes are presented and applied to the case of two dimensional advection dispersion. Through doing so, the problem of numerical diffusion has been highlighted. Random walk techniques have been applied to two physical problems. In the first case, a model has been developed to simulate the movement of a plume of chloride in an aquifer in the province of Saskatchewan, Canada. Results are compared for each of the three random walk schemes, namely time histories and breakthrough curves which plot the concentration of particles at a location in space over the time period modelled. All three random walk techniques have produced results that are very similar, with each modelling the movement of the plume acceptably. The second model uses data from The South Australian Department of Mines and Energy to simulate the movement of salt in the groundwater in a vine growing region near Naracoorte, South Australia. This model produces results which are consistent with available measured data.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».