A fuzzy-parameterised stochastic modelling system for predicting multiphase subsurface transport under dual uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
A fuzzy-parameterised stochastic modelling system (FPSMS) was proposed in this study to investigate the impacts of uncertainties associated with hydrocarbon contaminant transport in subsurface. FPSMS integrated the multiphase numerical simulator, the fuzzy transformation method, and the Monte Carlo simulation technique into a general modelling framework, and was capable of dealing with coupled probabilistic–possibilistic uncertainties (in fuzzy-parameterised stochastic format). The simulation of light non-aqueous phase spill liquid (LNAPL) in an experimental system was used to demonstrate the applicability of the proposed method. Porosity and intrinsic permeability were considered as stochastic inputs with the means and standard deviations being characterised by fuzzy sets. The study results demonstrated that FPSMS was effective in evaluating the joint impacts of highly uncertain inputs on predictions of the LNAPL movements in subsurface. Compared with traditional fuzzy-stochastic analysis methods, FPSMS was suitable in tackling dual uncertainties, generating outputs with richer information, and even having more efficient calculation algorithms. Also, it could be a good reference for further risk assessment and remediation design for petroleum-contaminated sites.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».