{"id":7209,"date":"2021-11-02T16:18:16","date_gmt":"2021-11-02T15:18:16","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=7209"},"modified":"2021-11-15T10:32:42","modified_gmt":"2021-11-15T09:32:42","slug":"geoelectrical-signatures-of-spreading-and-mixing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2021\/11\/geoelectrical-signatures-of-spreading-and-mixing\/","title":{"rendered":"Geoelectrical signatures of spreading and mixing"},"content":{"rendered":"\n

Th\u00e8se soutenue par Alejandro<\/em><\/em> Fernandez Visentini, le 18 novembre 2021, Institut des sciences de la Terre (ISTE)<\/em><\/p>\n\n\n\n

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La gestion et la pr\u00e9servation des ressources en eau souterraine exigent des m\u00e9thodes pr\u00e9cises pour surveiller le devenir des contaminants hydrosolubles qui fuient dans les aquif\u00e8res. Dans les milieux poreux, les solut\u00e9s sont transport\u00e9s sous forme de panaches, qui augmentent en taille et deviennent de plus en plus dilu\u00e9s \u00e0 mesure qu\u2019ils se d\u00e9placent vers l\u2019aval. Comme ces deux processus, connus sous le nom d\u2019\u00e9talement et de m\u00e9lange, se d\u00e9roulent sur de multiples \u00e9chelles spatiales et temporelles, il est tr\u00e8s difficile de les caract\u00e9riser en se basant uniquement sur les techniques de mesure hydrologiques locales et \u00e0 faible \u00e9chantillonnage habituelles. De mani\u00e8re compl\u00e9mentaire, la m\u00e9thode g\u00e9ophysique \u00e0 courant continu fournit des informations r\u00e9parties dans l\u2019espace et dans le temps sur la conductivit\u00e9 \u00e9lectrique, une propri\u00e9t\u00e9 physique sensible au transport de solut\u00e9s conducteurs d\u2019\u00e9lectricit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Combin\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e9chantillonnage conventionnel des fluides, la m\u00e9thode est prometteuse comme moyen de caract\u00e9riser quantitativement l\u2019\u00e9tat et l\u2019\u00e9volution du transport des solut\u00e9s. Cependant, cela n\u00e9cessite d\u2019\u00e9tablir des liens quantitatifs entre les mesures d\u2019\u00e9talement et de m\u00e9lange et la conductivit\u00e9 \u00e9lectrique dans des conditions g\u00e9n\u00e9rales de transport de solut\u00e9s. Cela n\u00e9cessite d\u2019abord de quantifier l\u2019incertitude des mesures de transport de solut\u00e9s d\u00e9duites \u00e9lectriquement et ensuite de d\u00e9velopper un cadre permettant de pr\u00e9dire l\u2019impact de l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des solut\u00e9s \u00e0 petite \u00e9chelle sur la conductivit\u00e9 \u00e9lectrique observ\u00e9e \u00e0 plus grande \u00e9chelle. Comme ces deux t\u00e2ches restent largement non r\u00e9solues, il existe un risque d\u2019erreurs syst\u00e9matiques dans les interpr\u00e9tations. Nous pr\u00e9sentons ici des \u00e9tudes num\u00e9riques, exp\u00e9rimentales et th\u00e9oriques visant \u00e0 faire progresser ces deux t\u00e2ches.<\/p>\n\n\n\n

Premi\u00e8rement, nous quantifions dans quelle mesure les s\u00e9ries temporelles de conductivit\u00e9 \u00e9lectrique, observ\u00e9s dans deux directions mutuellement perpendiculaires pendant les essais de tra\u00e7age, peuvent contraindre la variance et la corr\u00e9lation spatiale des champs de conductivit\u00e9 hydraulique. Nous constatons que les donn\u00e9es les plus informatives sont celles de la conductivit\u00e9 \u00e9lectrique dans la direction moyenne de l\u2019\u00e9coulement. La variance du champ, qui contr\u00f4le le taux d\u2019\u00e9talement, est le param\u00e8tre le mieux contraint pour tous les cas d\u2019essai et tous les types de donn\u00e9es, suivi par la corr\u00e9lation spatiale dans la direction perpendiculaire au champ d\u2019\u00e9coulement moyen. En tant que contribution exp\u00e9rimentale, nous rapportons un essai de traceur salin milli-fluidique contr\u00f4l\u00e9 par l\u2019optique et l\u2019\u00e9lectricit\u00e9, visant \u00e0 comprendre les signatures \u00e9lectriques du m\u00e9lange limit\u00e9 par la diffusion d\u2019une distribution de traceur initialement stratifi\u00e9e. Nous montrons que les diff\u00e9rents taux de diffusion des traceurs optiques et \u00e9lectriques doivent \u00eatre pris en compte pour obtenir une concordance quantitative entre les s\u00e9ries temporelles de conductivit\u00e9 \u00e9lectrique d\u00e9duites optiquement et mesur\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Nous constatons que les donn\u00e9es \u00e9lectriques peuvent contraindre les largeurs des couches initiales et les \u00e9chelles de temps de transport et de diffusion associ\u00e9es, ainsi que le degr\u00e9 de m\u00e9lange du traceur \u00e0 son arriv\u00e9e aux positions des \u00e9lectrodes. Comme contribution th\u00e9orique, nous introduisons un nouveau param\u00e8tre p\u00e9trophysique, le facteur de m\u00e9lange M, pour tenir compte de l\u2019impact \u00e9lectrique de l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 de la conductivit\u00e9 du fluide \u00e0 petite \u00e9chelle. Lorsque M est observ\u00e9 dans deux directions perpendiculaires, il correspond de mani\u00e8re univoque \u00e0 la variance et au rapport d\u2019anisotropie des champs de conductivit\u00e9 h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, tandis que la nature de la correspondance est affect\u00e9e par la connectivit\u00e9 du champ de conductivit\u00e9. Nous d\u00e9rivons une expression analytique de M en fonction des propri\u00e9t\u00e9s statistiques du champ de conductivit\u00e9 et du champ \u00e9lectrique. Ensuite, nous \u00e9tudions num\u00e9riquement la cartographie reliant les propri\u00e9t\u00e9s statistiques de l\u2019un ou l\u2019autre des champs.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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