Apart from real-time monitoring sys

Apart from real-time monitoring system, six sampling campaigns were done and key
physical and chemical parameters were measured in each monitoring well. Samples were
taken 17 weeks before injection (campaign T0b), 1 week before injection (T0a), 1 week after
injection (T1), 3 weeks after injection (T2), 8 weeks after injection (T3) and 16 weeks after
injection (T4).
During this remediation test a mathematical transport model was developed to enable
optimal designing of the injection process as well as the re-arranging the whole procedure
after the first step of the remediation (e.g. add new wells, change the volume of oxidants).
Within the UPSOIL project relatively simple and operational software was developed for
preliminary site specific design and further optimisation of the injection. In addition, during
and after the injection field work this software serves additionally as a tool gathering all the
field data including the real-time logged parameters (like pH, temperature, oxidationreduction
potential, conductivity) and the chemical data measured periodically during the
sampling campaigns. The model consists of the Excel-Python module for calculations of
physical parameters of the injection, and PhreeqC based module for hydro-geochemical
simulations. The outcome of the first part of the model (physical module) includes:
• suggested radius of influence (ROI),
• total bulk treatment volume,
• total volume of reactant to be delivered,
• maximum volume of oxidant required at each injection interval,
• duration of injected oxidant effectiveness,
• effective velocity of the groundwater,
• injection time to reach the suggested ROI,
• suggested number of injection wells in the treatment area,
• suggested injection depth intervals to be used,
• suggested concentration of oxidant to be used (at averaged amounts of pollutants +
natural demand).
The physical module of the model can be used to define the optimal injection strategy before
moving into the field. Later, during the injection field work additional site specific data can
be gradually inserted into the model in order to observe the soil absorption capacity (actual
volume of liquid that can be injected at a given depth interval at a reasonable flow and with
no “surface break through”) and radius of influence at a given injection volume and
flow/pressure rate.
In combination with the physical module (Excel-Python application) a 1D transport and
chemical reactions module was elaborated for the oxidation processes (permanganate as an
oxidant) using the PhreeqC code. This model requires input data including: parameters of
the liquid to be injected, the baseline geochemistry (situation before injection) and the
concentrations levels and type of contamination in the soil. The objective of the transport
and chemical model is to simulate the chemical response to the injection and predict when
(if required) it would be optimal to carry out next injection campaign. The prediction is
gradually more solid when field monitoring data after injection are put into the model.
Thanks to the continuously updated database of the developed tool it is possible to get
actual comparisons of results derived from loggers, chemical monitoring and numerical
modelling.

Kết quả (Việt) 1:

Ngoài hệ thống giám sát thời gian thực, sáu mẫu chiến dịch đã được thực hiện và keytham số vật lý và hóa học được đo tại mỗi giám sát tốt. Mẫu đãthực hiện 17 tuần trước khi tiêm (chiến dịch T0b), 1 tuần trước khi tiêm (T0a), 1 tuần sau khitiêm (T1), 3 tuần sau khi tiêm (T2), 8 tuần sau khi tiêm (T3) và 16 tuần sau khitiêm (T4).Trong bài kiểm tra khắc phục này một mô hình toán học giao thông vận tải được phát triển để sửCác thiết kế tối ưu của quá trình tiêm cũng như các tái sắp xếp toàn bộ thủ tụcsau khi bước đầu tiên của khắc phục (ví dụ như thêm wells mới, thay đổi khối lượng oxy hóa).Trong UPSOIL phần mềm tương đối đơn giản và hoạt động của dự án được phát triển chosơ bộ trang web cụ thể thiết kế và tối ưu hóa hơn nữa của tiêm. Ngoài ra, trongvà sau khi làm việc lĩnh vực tiêm phần mềm này phục vụ ngoài ra như một công cụ thu thập tất cả cáclĩnh vực dữ liệu bao gồm các tham số đăng nhập thời gian thực (như pH, nhiệt độ, oxidationreductiontiềm năng, độ dẫn) và dữ liệu hóa học đo theo định kỳ trong cácLấy mẫu chiến dịch. Các mô hình bao gồm các mô-đun Excel Python để tính toán củaCác thông số vật lý của tiêm, và mô-đun PhreeqC dựa cho thủy địa hóaMô phỏng. Kết quả của phần đầu tiên của các mô hình (vật lý mô-đun) bao gồm:• đề nghị bán kính ảnh hưởng (ROI),• Tổng số lượng lớn các khối lượng điều trị,• Tổng khối lượng của chất sẽ được chuyển giao,• khối lượng tối đa của oxy hóa cần thiết tại mỗi khoảng thời gian tiêm,• thời gian tiêm oxy hóa hiệu quả,• hiệu quả vận tốc của nước ngầm,• tiêm thời gian để đạt được ROI đề nghị,• đề nghị số tiêm giếng trong khu vực điều trị,• đề nghị tiêm độ sâu khoảng được sử dụng,• đề nghị nồng độ oxy hóa để được sử dụng (tại trung bình số tiền các chất ô nhiễm +nhu cầu tự nhiên).Các mô-đun vật lý của mô hình có thể được sử dụng để xác định các chiến lược tối ưu tiêm trước khidi chuyển vào trường. Sau đó, trong khi việc đồng áng tiêm bổ sung trang web dữ liệu cụ thể có thểdần dần được chèn vào các mô hình để quan sát khả năng hấp thụ đất (thực tếkhối lượng của chất lỏng có thể được tiêm tại một khoảng thời gian nhất định độ sâu một luồng hợp lý và vớikhông có "phá vỡ bề mặt thông qua") và bán kính của các ảnh hưởng tại một khối lượng nhất định tiêm vàtỷ lệ lưu lượng/áp lực.Kết hợp với các mô-đun vật lý (Excel-Python ứng dụng) một 1 D vận chuyển vàphản ứng hóa học mô-đun được xây dựng cho các quá trình oxy hóa (pemanganat là mộtoxy hóa) bằng cách sử dụng mã PhreeqC. Mô hình này yêu cầu đầu vào dữ liệu bao gồm: các thông số củachất lỏng được tiêm, địa hóa đường cơ sở (tình hình trước khi tiêm) và cácnồng độ cấp và loại ô nhiễm trong đất. Mục tiêu của việc vận chuyểnvà mô hình hóa học là để mô phỏng các phản ứng hóa học để tiêm và dự đoán khi(nếu cần thiết) nó sẽ được tối ưu để thực hiện chiến dịch tiêm tiếp theo. Dự báo làdần dần, vững chắc hơn khi trường theo dõi dữ liệu sau khi tiêm được đưa vào các mô hình.Nhờ vào cơ sở dữ liệu cập nhật liên tục của công cụ phát triển nó có thể làm choso sánh thực tế của các kết quả bắt nguồn từ Logger, hóa chất giám sát và sốMô hình.

Kết quả (Việt) 2:

Ngoài hệ thống giám sát thời gian thực, sáu chiến dịch lấy mẫu được thực hiện và chìa khóa
thông số vật lý và hóa học được đo bằng từng giám sát tốt. Các mẫu được
lấy 17 tuần trước khi tiêm (chiến dịch T0b), 1 tuần trước khi tiêm (T0a), 1 tuần sau khi
tiêm (T1), 3 tuần sau khi tiêm (T2), 8 tuần sau khi tiêm (T3) và 16 tuần sau khi
tiêm (T4 ).
Trong quá trình kiểm tra khắc phục hậu quả này một mô hình vận chuyển toán học đã được phát triển để cho phép
thiết kế tối ưu của quá trình tiêm cũng như sắp xếp lại toàn bộ thủ tục
sau bước đầu tiên của việc xử lý (ví dụ như thêm giếng mới, thay đổi âm lượng của oxy hóa).
Trong dự án UPSOIL phần mềm tương đối đơn giản và hoạt động đã được phát triển cho các
thiết kế sơ bộ cụ thể trang web và tối ưu hóa hơn nữa của tiêm. Ngoài ra, trong
và sau khi công việc lĩnh vực tiêm phần mềm này phục vụ bổ sung như là một công cụ thu thập tất cả các
dữ liệu của trường bao gồm cả thời gian thực được ghi nhật ký thông số (như pH, nhiệt độ, oxidationreduction
tiềm năng, tính dẫn điện) và các dữ liệu hóa học đo định kỳ trong
các chiến dịch lấy mẫu . Mô hình này bao gồm các module Excel-Python cho các tính toán của
các thông số vật lý của thuốc tiêm, PHREEQC dựa module cho thủy địa hóa
mô phỏng. Kết quả của phần đầu tiên của mô hình (mô-đun vật lý) bao gồm:
• đề nghị bán kính ảnh hưởng (ROI),
• Tổng khối lượng xử lý số lượng lớn,
• Tổng khối lượng của các chất phản ứng sẽ được chuyển giao,
• Âm lượng tối đa oxy hóa cần thiết tại mỗi khoảng thời gian tiêm,
• Thời gian tiêm hiệu quả oxy hóa,
• Tốc độ hiệu quả của các nguồn nước ngầm,
• Thời gian tiêm để đạt được ROI đề nghị,
• số đề nghị của giếng phun ở vùng điều trị,
• đề nghị khoảng sâu tiêm được sử dụng,
• tập trung đề xuất các chất oxy hóa được được sử dụng (theo giá trị trung bình của các chất ô nhiễm +
nhu cầu tự nhiên).
Các mô-đun vật lý của mô hình có thể được sử dụng để xác định các chiến lược tiêm tối ưu trước khi
di chuyển vào lĩnh vực này. Sau đó, trong khi tiêm lĩnh vực công việc trang web bổ sung dữ liệu cụ thể có thể
được dần dần đưa vào mô hình để quan sát khả năng hấp thụ của đất (thực tế
khối lượng của chất lỏng có thể được tiêm tại một khoảng độ sâu nhất định tại một dòng chảy hợp lý và với
không "phá vỡ bề mặt thông qua ") và bán kính ảnh hưởng tại một khối lượng tiêm nhất định và
lưu lượng / tỷ lệ áp lực.
Trong sự kết hợp với các phân hệ vật lý (Excel-Python ứng dụng) một vận tải 1D và
các phản ứng hóa học module được xây dựng cho các quá trình oxy hóa (permanganat như một
chất oxy hóa) bằng cách sử dụng mã PHREEQC. Mô hình này đòi hỏi dữ liệu đầu vào bao gồm: các thông số của
các chất lỏng được tiêm vào cơ địa hóa học cơ bản (tình hình trước khi tiêm) và các
mức nồng độ và loại hình ô nhiễm trong đất. Mục tiêu của việc vận chuyển
mẫu và hóa chất là để mô phỏng các phản ứng hóa học để tiêm và dự đoán khi nào
(nếu có yêu cầu) nó sẽ được tối ưu để thực hiện chiến dịch tiêm tiếp theo. Các dự đoán là
từng bước vững chắc hơn khi dữ liệu giám sát lĩnh vực sau khi tiêm được đưa vào mô hình.
Nhờ cơ sở dữ liệu được cập nhật liên tục của các công cụ phát triển nó có thể để có được
sự so sánh thực tế của kết quả thu được từ khai thác gỗ, giám sát chất và số
mô hình.