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Inferring subsurface heterogeneity from push-drift tracer tests

机译：通过推拖式示踪剂测试推断地下异质性

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摘要

We consider the late-time tailing in a tracer test performed with a push-drift methodology (i.e., quasi-radial injection followed by drift under natural gradient). Numerical simulations of such tests are performed on 1000 multi-Gaussian 2-D log-hydraulic conductivity field realizations of varying heterogeneity, each under eight distinct mean flow directions. The ensemble pdfs of solute return times are found to exhibit power law tails for each considered variance of the log-hydraulic conductivity field, sigma(2)(inK). The tail exponent is found to relate straightforwardly to sigma(2)(inK) and, within the parameter space we explored, to be independent of push-phase pumping rate, pumping duration, and local-scale dispersivity. We conjecture that individual push-drift tracer tests in wells with screened intervals much greater than the vertical correlation length of the aquifer will exhibit quasi-ergodicity and that their tail exponent may be used to infer sigma(2)(inK). We calibrate a predictive relationship of this sort from our Monte Carlo study, and apply it to data from a push-drift test performed at a site of approximately known heterogeneity-closely matching the existing best estimate of heterogeneity.
机译：我们在采用推-漂移方法（即准径向注入，然后在自然梯度下漂移）进行的示踪剂测试中考虑了后期拖尾。此类测试的数值模拟是在变化的非均质性的1000个多高斯2-D对数液压电导率场实现上进行的，每个实现都在八个不同的平均流向下进行。发现对数-液压电导率场sigma（2）（inK）的每一个变化，溶质返回时间的整体pdf都显示出幂律尾部。发现尾部指数与sigma（2）（inK）直接相关，并且在我们探索的参数空间内，它与推相抽运速率，抽运持续时间和局部比例分散性无关。我们推测，在筛选间隔远大于含水层垂直相关长度的井中进行的单个推流示踪剂测试将表现出准遍历性，并且它们的尾指数可用于推断sigma（2）（inK）。我们通过蒙特卡洛研究对这种预测关系进行校准，并将其应用于在近似已知异质性的地点进行的推入漂移测试数据，该地点与现有的最佳异质性最佳估算值非常接近。

著录项

  • 来源
    《Water resources research》 |2017年第7期|6322-6329|共8页
  • 作者

    Hansen Scott K.; Vesselinov Velimir V.; Reimus Paul W.; Lu Zhiming;

  • 作者单位

    Los Alamos Natl Lab, Computat Earth Sci Grp EES 16, Los Alamos, NM 87545 USA;

    Los Alamos Natl Lab, Computat Earth Sci Grp EES 16, Los Alamos, NM 87545 USA;

    Los Alamos Natl Lab, Earth Syst Observat Grp EES 14, Los Alamos, NM 87545 USA;

    Los Alamos Natl Lab, Computat Earth Sci Grp EES 16, Los Alamos, NM 87545 USA;

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