A maximum likelihood estimator for bedrock fracture transmissivities and its application to the analysis and design of borehole hydraulic tests
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new method to estimate the transmissivities of bedrock fractures from transmissivities measured in intervals of fixed length along a borehole. We define the scale of a fracture set by the inverse of the density of the Poisson point process assumed to represent their locations along the borehole wall, and we assume a lognormal distribution for their transmissivities. The parameters of the latter distribution are estimated by maximizing the likelihood of a left‐censored subset of the data where the degree of censorship depends on the scale of the considered fracture set. We applied the method to sets of interval transmissivities simulated by summing random fracture transmissivities drawn from a specified population. We found the estimated distributions compared well to the transmissivity distributions of similarly scaled subsets of the most transmissive fractures from among the specified population. Estimation accuracy was most sensitive to the variance in the transmissivities of the fracture population. Using the proposed method, we estimated the transmissivities of fractures at increasing scale from hydraulic test data collected at a fixed scale in Smithville, Ontario, Canada. This is an important advancement since the resultant curves of transmissivity parameters versus fracture set scale would only previously have been obtainable from hydraulic tests conducted with increasing test interval length and with degrading equipment precision. Finally, on the basis of the properties of the proposed method, we propose guidelines for the design of fixed interval length hydraulic testing programs that require minimal prior knowledge of the rock.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».