Applying fluvial depositional concepts in solute transport modelling

Abstract

The spatial configuration of hydraulic properties in the subsurface controls groundwater flow and solute transport. Exploitable aquifer systems are often found in fluvial sedimentary deposits, which can exhibit predictable stratigraphic characteristics. However, sedimentary concepts are often overlooked when simulating aquifer heterogeneity. This can lead to differences in predictions of groundwater flow and solute transport. Understanding these differences is the central focus of this doctoral thesis. The main hypothesis is that by integrating geological concepts into hydrogeological modelling, we can improve predictions of solute transport. In this thesis, I linked geological concepts to hydrogeological parameters based on extensive site characterisations from the literature. An object-based modelling framework was developed in the Python programming language to facilitate further improvements in using geological conceptual models in numerical flow and transport simulations. By comparing model ensembles generated using object-based, multiple-point geostatistical, and multi-Gaussian simulation methods, I show that hydrogeological models that account for geological processes behave differently to models where such processes are neglected. In particular, transverse solute mixing is strongly affected by sedimentary anisotropy and the juxtaposition of zones of contrasting hydraulic conductivity that have been widely reported in the field. In addition, conditioning simulations to field data is important to constrain prediction of flow and transport to the range that is in accordance with observed data. Therefore, simulation methods that can integrate geological concepts and conditioning information (e.g., multiple-point geostatistical methods) have the greatest potential to improve the accuracy of solute transport predictions. The methods and workflow implemented in this work provide a platform for further investigation of the effects of geological realism on solute transport simulations.

Die räumliche Konfiguration der hydraulischen Eigenschaften im Untergrund steuert die Grundwasserströmung und den Stofftransport. Nutzbare Aquifersysteme finden sich häufig in fluvialen Sedimentablagerungen, die vorhersagbare stratigraphische Eigenschaften aufweisen können. Sedimentären Konzepte bleiben jedoch bei der Simulation der Aquiferheterogenität oft unbeachtet. Dies kann zu Abweichungen in der Vorhersage von Grundwasserströmung und Stofftransport führen. Das Verständnis dieser Abweichungen steht im Mittelpunkt der vorliegenden Dissertation. Die zentrale Hypothese ist, dass wir durch die Integration geologischer Konzepte in die hydrogeologische Modellierung die Vorhersage des Stofftransports verbessern können. In dieser Arbeit habe ich geologische Konzepte mit hydrogeologischen Parametern verknüpft, die auf umfangreichen Standortcharakterisierungen aus der Literatur basieren. In der Programmiersprache Python wurde ein objektbasiertes Modellierungsframework entwickelt, um weitere Verbesserungen bei der Verwendung geologischer konzeptioneller Modelle in numerischen Strömungs- und Transportsimulationen zu ermöglichen. Durch den Vergleich von Modell-Ensembles, die mit objektbasierten, mehrpunktgeostatistischen und multi-Gaußschen Simulationsmethoden erzeugt wurden, zeige ich, dass sich hydrogeologische Modelle, die geologische Prozesse berücksichtigen, anders verhalten als Modelle, bei denen solche Prozesse vernachlässigt werden. Insbesondere die transversale Vermischung von gelösten Stoffen wird stark durch die Sedimentanisotropie und benachbarte Zonen mit kontrastierender hydraulischer Leitfähigkeit beeinflusst, die im Feld oft angetroffen werden. Darüber hinaus ist die Konditionierung von Simulationen auf Felddaten wichtig, um die Vorhersage von Strömung und Transport auf den Bereich einzuschränken, der mit den beobachteten Daten übereinstimmt. Daher haben Simulationsmethoden, die geologische Konzepte und Konditionierungsinformationen integrieren können (z.B. geostatistische Mehrpunktverfahren), das größte Potenzial, die Genauigkeit von Stofftransportvorhersagen zu verbessern. Die in dieser Arbeit implementierten Methoden und Arbeitsabläufe bieten eine Plattform für die weitere Untersuchung der Auswirkungen von geologischer Realitätsnähe auf die Simulation des Stofftransports.