What does a slug test measure: An investigation of instrument response and the effects of heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
We consider parameters determined by the inversion of slug‐test head recovery data with the homogeneous‐parameter model of Cooper et al. [1967] to be weighted spatial averages of transmissivity and storage defined at a smaller scale. We quantify the spatial averaging using a power‐average spatial filter expression. We determine the form of the filter function and the power exponent using numerically simulated slug‐test data. The filter function that describes how smaller‐scale transmissivity is weighted by slug tests displays an approximate 1/ r 2 behavior, with r the radial distance from the well. The radius of the cylinderical volume that is averaged by the slug test is inversely proportional to the square root of the storage coefficient (larger averaging volume with smaller storage). The power exponent grows from −0.19 to 0.345 as the ratio of the characteristic scale of the heterogeneity to the characteristic scale of the averaging volume grows, although a power exponent of zero, corresponding to geometric averaging, provides good results for most simulations. Our results show that while slug tests are useful to estimate transmissivity, they have dubious value for estimating storage coefficients. We find that the transmissivity estimate is unbiased and does not appear to be strongly influenced by storage properties. The storage coefficient estimate is, however, strongly influenced by the transmissivity and is biased. We investigate the interaction between storage coefficient and transmissivity by examining an analytical slug‐test model that contains two annular zones, each with distinct transmissivity and storage coefficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».