High-resolution vertical profiles of groundwater electrical conductivity (EC) and chloride from direct-push EC logs

Abstract

Elevated groundwater salinity associated with produced water, leaching from landfills or secondary salinity can degrade arable soils and potable water resources. Direct-push electrical conductivity (EC) profiling enables rapid, relatively inexpensive, high-resolution in-situ measurements of subsurface salinity, without requiring core collection or installation of groundwater wells. However, because the direct-push tool measures the bulk EC of both solid and liquid phases (EC_a), incorporation of EC_a data into regional or historical groundwater data sets requires the prediction of pore water EC (EC_w) or chloride (Cl⁻) concentrations from measured EC_a. Statistical linear regression and physically based models for predicting EC_w and Cl⁻ from EC_a profiles were tested on a brine plume in central Saskatchewan, Canada. A linear relationship between EC_a/EC_w and porosity was more accurate for predicting EC_w and Cl⁻ concentrations than a power-law relationship (Archie’s Law). Despite clay contents of up to 96%, the addition of terms to account for electrical conductance in the solid phase did not improve model predictions. In the absence of porosity data, statistical linear regression models adequately predicted EC_w and Cl⁻ concentrations from direct-push EC_a profiles (EC_w = 5.48 EC_a + 0.78, R ² = 0.87; Cl⁻ = 1,978 EC_a – 1,398, R ² = 0.73). These statistical models can be used to predict EC_w in the absence of lithologic data and will be particularly useful for initial site assessments. The more accurate linear physically based model can be used to predict EC_w and Cl⁻ as porosity data become available and the site-specific EC_w–Cl⁻ relationship is determined.

Résumé

Une salinité élevée de l’eau souterraine associée à l’eau prélevée, le lessivage de décharges ou une salinité secondaire peuvent dégrader les sols cultivables et les ressources en eau potable. Les diagraphies de la conductivité électrique (EC) par poussée directe permettent des mesures in situ de salinité de subsurface rapides, relativement peu coûteuses et à haute résolution, sans recourir au prélèvement de carottes ou au creusement de forages d’eau. Cependant, du fait que l’outil par poussée directe mesure l’EC dans sa globalité à la fois des phases solide et liquide (EC_a), l’incorporation des données (EC_a) dans l’ensemble des données régionales ou historiques hydrogéologiques nécessite la prédiction de l’EC de l’eau porale (EC_w) ou des concentrations en chlorures (Cl⁻) à partir des données EC_a mesurées. Une régression linéaire statistique et des modèles à base physique pour prédire EC_w et Cl⁻ à partir des diagraphies d’EC_a ont été testés sur un panache d’eau sursalée en Saskatchewan central au Canada. Pour prédire les concentrations EC_w et Cl⁻, une relation linéaire entre le rapport EC_a/EC_w et la porosité était plus précise qu’une loi de puissance (Loi d’Archie). Malgré des concentrations en argile s’élevant à 96%, l’addition de termes pour tenir compte de la conductivité électrique de la phase solide n’a pas amélioré les prédictions du modèle. En l’absence de données sur la porosité, des modèles de régression statistique linéaire ont prédit de façon adéquate EC_w et les concentrations Cl⁻ à partir des diagraphies par poussée directe d’EC_a (EC_w = 5.48 EC_a + 0.78, R ² = 0.87; Cl⁻ = 1,978 EC_a – 1,398, R ² = 0.73). Ces modèles statistiques peuvent être utilisés pour prévoir EC_w en l’absence de données lithologiques et ils seront particulièrement utiles pour les évaluations initiales d’un site. Le modèle linéaire à base physique le plus précis peut être utilisé pour prédire EC_w et Cl⁻ lorsque les données sur la porosité sont disponibles et que la relation EC_w–Cl⁻ propre au site est. déterminée.

Resumen

La elevada salinidad del agua subterránea asociada con el agua producida, la lixiviación de los vertederos o la salinidad secundaria pueden degradar los suelos cultivables y los recursos de agua potable. El perfilado de conductividad eléctrica por impulso directo (EC) permite rápidas mediciones in situ, relativamente de bajo costo y de alta resolución en la salinidad subterránea, sin requerir la recolección de testigos o la instalación de pozos de agua subterránea. Sin embargo, debido a que la herramienta por impulso directo mide la EC en masa tanto de las fases sólida como líquida (EC_a), la incorporación de datos (EC_a) en conjuntos de datos regionales o históricos de agua subterránea requiere la predicción de las concentraciones EC (EC_w) del agua poral ó de la concentración de cloruro (Cl⁻), a partir de la EC_a medida. Se probaron modelos estadísticos de regresión lineal y de bases físicas para predecir EC_w y Cl⁻ a partir de los perfiles de EC_a en una pluma de salmuera en el centro de Saskatchewan, Canadá. Una relación lineal entre EC_a/EC_w y la porosidad fue más precisa para predecir las concentraciones EC_w y Cl⁻ que una relación de una ley potencial (Ley de Archie). A pesar de un contenido de arcilla de hasta 96%, la adición de términos para contabilizar la conductividad eléctrica en la fase sólida no mejoró las predicciones del modelo. En ausencia de datos de porosidad, los modelos estadísticos de regresión lineal predijeron adecuadamente las concentraciones de EC_w and Cl⁻ de los perfiles de impulso directo de EC_a (EC_w = 5.48 EC_a + 0.78, R ² = 0.87; Cl⁻ = 1,978 EC_a – 1,398, R ² = 0.73). Estos modelos estadísticos se pueden utilizar para predecir ECw en ausencia de datos litológicos y será particularmente útil para las evaluaciones iniciales de un sitio. El modelo físico lineal más preciso puede usarse para predecir EC_w y Cl⁻ cuando los datos de porosidad estén disponibles y se determine la relación EC_w–Cl⁻ específica del sitio.

摘要

与产生的水、垃圾场滤淋或者次生盐性相关的地下水盐度增加可使耕地退化及可饮用水资源质量变差。直推电导率(EC)剖面制图可快速地、成本相对低廉地对地表之下的盐度进行高分辨率的现场测量,而无需采集岩心或者布设地下水井。然而,由于直推工具测量固相和液相(EC_a)的整体电导率,因此,固相和液相(EC_a)数据并入到区域或历史地下水数据集中需要预测孔隙水的电导率(EC_w)或测量的固相和液相中氯化物含量。在加拿大Saskatchewan中部一个咸水羽状区域,对预测固相和液相(EC_a)剖面孔隙水电导率和氯化物的统计线性回归和基于物理的模型进行了测试。在预测EC_w及Cl⁻含量时,EC_a/EC_w与孔隙度之间的线性关系比幂律(Archie定律)关系更精确。尽管粘土含量高达96%,增加说明固相中电导率的项并没有改善模型预测结果。在缺少孔隙度数据的情况下,统计线性回归模型根据直推EC_a剖面(EC_w = 5.48 EC_a + 0.78, R ² = 0.87; Cl⁻ = 1,978 EC_a – 1398, R ² = 0.73)充分地预测了EC_w and Cl⁻含量。这些统计模型可在缺少岩性数据的情况下用于预测EC_w,对于最初的场地评价尤其有用。随着拥有孔隙度数据,更精确度线性基于物理的模型可用于预测EC_w 和 Cl⁻,以及场地特定的EC_w–Cl⁻ 相互关系可以确定。

Resumo

A salinidade elevada nas águas subterrâneas associadas às águas residuárias, lixiviadas dos aterros ou salinidade secundária podem degradar solos aráveis e recursos hídricos potáveis. O perfilamento da condutividade elétrica (CE) por cravação contínua permite medidas rápidas, relativamente baratas, de alta resolução in situ da salinidade subsuperficial, sem requerer coletas de testemunhos ou instalação de poços de água subterrânea. No entanto, pela ferramenta de cravação contínua medir o volume CE de ambas as fases solida e liquida (CE_a), a incorporação dos dados de CE_a no conjunto de dados de águas subterrâneas regionais ou históricas requer a predição da CE na água contida nos poros (CE_w) ou concentrações de cloreto (Cl⁻) das CE_a medidas. Regressão linear estatística e modelos baseados em aspectos físicos para predizer CE_w e Cl⁻ de perfis CE_a foram testados em uma pluma de salmoura no centro de Saskatchewan, Canadá. Uma relação entre CE_a/CE_w e porosidade foi mais precisa para predizer concentrações CE_w e Cl⁻ que a relação da lei de potência (Lei de Archie). Apesar do conteúdo de argila superior a 96%, a adição de tais termos para o cálculo da condutividade elétrica na fase sólida não melhorou as predições do modelo. Na ausência dos dados de porosidade, os modelos de regressão linear estatística adequadamente predisseram as concentrações de CE_w e Cl⁻ dos perfis de cravação contínua CE_a (CE_w = 5.48 CE_a + 0.78, R ² = 0.87; Cl⁻ = 1,978 CE_a – 1,398, R ² = 0.73). Esses modelos estatísticos podem ser usados para predizer CE_w na ausência de dados litológicos e serão particularmente uteis para avaliações iniciais do local. O modelo linear baseado em aspectos físicos mais preciso pode ser utilizado para predizer CE_w e Cl⁻ assim que os dados de porosidade estiverem disponíveis e a relação especifica do local for determinada.