Detection and determination of groundwater contamination plume using time-lapse electrical resistivity tomography (ERT) method
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 8، شماره: 1
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 365
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-8-1_009
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1398
چکیده مقاله:
Protection of water resources from contamination and detection of the contaminants and their treatments are among the essential issues in the management of water resources. In this work, the time-lapse electrical resistivity tomography (ERT) surveys were conducted along 7 longitudinal lines in the downstream of the Latian dam in Jajrood (Iran), in order to detect the contamination resulting from the direct injection of a saltwater solution in to the saturated zone in the area. To investigate the pollutant quantities affecting the resistivity of this zone, the temperature and electrical conductivity measurement were carried out using a self-recording device during 20 days (before and after the injection). The results obtained from the self-recording device measurements and ERT surveys indicated that in addition to the salt concentration changes in water, the resistivity changes in the saturated zone were dependent on other factors such as the lithology and absorption of contaminants by the subsurface layers. Furthermore, the expansion of contamination toward the geological trend, sedimentation, and groundwater flow direction of the area were shown.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Moghaddam
Institute of Geophysics, University of Tehran, Tehran, Iran
S. Dezhpasand
Water Research Institute of Tehran, Tehran, Iran
A. Kamkar Rohani
School of Mining, Petroleum & Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
S. Parnow
Institute of Geophysics, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :