Characterization of subsurface heterogeneities in river embankments using geophysical and fiber optic techniques coupled with saline injection testing
Notice bibliographique
Résumé
The behavior of river embankments in face of flood events depends not only on the levee structure itself, but also on the nature and state of the underlying sediments. In particular, the presence of natural heterogeneities in the hydraulic conductivity distribution may easily lead to preferential water flow pathways during extreme river events. In this paper, we present an integrated approach for the characterization and monitoring of embankment/subsoil structures based primarily on the use of spatially distributed techniques, and specifically 3D electrical resistivity tomography (ERT) and distributed fiber optic sensing (DFOS), both used as permanent installations in 25 m deep boreholes. Two similar field sites have been setup along the banks of the Adige river, Northern Italy. In this paper, we discuss the application details and the monitoring results at both sites, that differ in the presence of granular material and subsoil heterogeneities. In particular, in both sites, saline water injection tests have been performed and monitored using both ERT and DFOS. These tests provided fundamental information about the motion of water under changing hydraulic head in the sediments below the embankment structure, showing the presence of heterogeneities and assessing the overall permeability of these sediments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».