Date of Award

4-2025

Document Type

Thesis

Degree Name

Doctor of Philosophy in Water Resources

Department

Civil and Environmental Engineering

First Advisor

Prof. Mohamed Mostafa Mohamed

Second Advisor

Dr. Harald Klammler

Abstract

Groundwater and contaminant movement in fractured rock aquifers is highly variable. Its dependence on fracture apertures and orientation as well as fracture network interconnectivity is not well understood. This poses a challenge to the measurement of groundwater and contaminant fluxes, especially when using open-hole techniques, which significantly alter natural flow conditions by connecting different fractures along an open borehole or a well. Hence, downhole techniques to directly measure groundwater fluxes and map fractures' locations, orientations, and apertures are considered valuable tools. In this work, the use of Fractured Rock Passive Flux Meter (FRPFM) with invisible tracer and visible dye component to measure groundwater fluxes and identify geometric fracture parameters is explored through laboratory experiments. The FRPFM is a closed-hole device for measuring water and contaminant fluxes at individual fractures, whereas the G360 MultiPort Sampler (G360MPS) System is a lightweight device that has sampling ports and inflatable packers above and below it. We present an improved FRPFM that is combined with the G360MPS System and perform laboratory tests to measure water and contaminant fluxes at inclined and perpendicular (to borehole) fractures of different apertures. The invisible tracer component results showed that water and contaminant fluxes were measured with relative errors of ±25% and ±14%, respectively. The results also showed that the selection of appropriate Activated Carbon Felt can improve the accuracy of water flux measurements, and the fraction of tracer remaining on the felt in each experiment exhibited the expected breakthrough curve behaviour. Water flux was measured correctly by up to 50% of tracer loss, but beyond this point, the measurements became less accurate as tracer displacement rate declined. For the visible dye component, we used the deep learning model YOLOv8 to accurately identify the dye marks and measure their areas Adye and widths Δzdye from images of the dyed fabric. Results showed that groundwater fluxes were measured with relative errors of ±23% and ±16% based on Δzdye and Adye, respectively, with an overall relative error of ±20%. The YOLOv8 model showed very good accuracy by achieving high precision P = 0.99 and recall R = 0.75 for both object detection and mask prediction tasks individually. The P-R-curve showed that model accuracy can be improved by using more images to train the model.

Arabic Abstract

القياس للتدفقات الجوفية وتدفقات الملوثات في الكسور باستخدام نظام مشترك من مقياس التدفق السلبي وجهاز أخذ العينات متعدد المنافذ

تُعد حركة المياه الجوفية والملوثات في الطبقات الصخرية المتشققة متغيرة بدرجة كبيرة، وتعتمد على فتحات التشققات واتجاهاتها وكذلك على ترابط شبكة التشققات، وهو أمر لا يزال غير مفهوم بشكل جيد. وهذا يُشكل تحديًا في قياس تدفقات المياه الجوفية والملوثات، خاصة عند استخدام تقنيات الثقوب المفتوحة، التي تؤثر بشكل كبير على الظروف الطبيعية للتدفق من خلال ربط تشققات متعددة على طول الحفرة المفتوحة أو البئر. لذلك، تعتبر التقنيات التي تقيس تدفقات المياه الجوفية مباشرة وتحدد مواقع التشققات واتجاهاتها وفتحاتها أدوات قيّمة.

في هذا البحث، تم استكشاف استخدام Fractured Rock Passive Flux Meter (FRPFM)، المزود بمادة متتبعة غير مرئية وصبغة مرئية، لقياس تدفقات المياه الجوفية وتحديد الخصائص الهندسية للتشققات من خلال تجارب مخبرية. يُعد FRPFM جهازًا مغلق الثقب يُستخدم لقياس تدفقات المياه والملوثات عند تشققات محددة، بينما يُعتبر G360 MultiPort Sampler (G360MPS) نظامًا خفيف الوزن يحتوي على منافذ أخذ عينات وموانع قابلة للنفخ أعلاه وأسفله.

نقدم في هذا العمل نسخة محسنة من FRPFM مدمجة مع نظام G360MPS، وتم تنفيذ اختبارات مخبرية لقياس تدفقات المياه والملوثات في تشققات مائلة ومتعامدة (مع الحفرة) ذات فتحات مختلفة. أظهرت نتائج المادة المتتبعة غير المرئية أن تدفقات المياه والملوثات تم قياسها بأخطاء نسبية بلغت ±25% و±14% على التوالي. كما أظهرت النتائج أن اختيار النوع المناسب من قماش الكربون المنشط يُمكن أن يُحسن دقة قياسات تدفق المياه، وأن نسبة المتتبع المتبقية على القماش في كل تجربة أظهرت سلوك منحنى الاختراق المتوقع. تم قياس تدفق المياه بدقة حتى مستوى فقدان 50% من المتتبع، ولكن بعد هذه النقطة أصبحت القياسات أقل دقة بسبب انخفاض معدل الإزاحة.

بالنسبة لمكون الصبغة المرئي، تم استخدام نموذج التعلم العميق YOLOv8 للتعرف بدقة على علامات الصبغة وقياس مساحاتها Adye وعروضها Δzdye من صور القماش المصبوغ. أظهرت النتائج أن تدفقات المياه الجوفية تم قياسها بأخطاء نسبية قدرها ±23% و±16% استنادًا إلى Δzdye و Adye على التوالي، مع متوسط خطأ نسبي إجمالي قدره ±20%. أظهر نموذج YOLOv8 دقة عالية جدًا، حيث حقق دقة P=0.99 واسترجاع R=0.75 في مهام اكتشاف الأجسام وتوقع الأقنعة بشكل منفصل. كما أظهر منحنى الدقة مقابل الاسترجاع (P-R curve) إمكانية تحسين دقة النموذج من خلال تدريب النموذج باستخدام عدد أكبر من الصور.

Download

Share

COinS