A full-Bayesian approach to the inverse problem for steady-state groundwater flow and heat transport
Notice bibliographique
Résumé
The full (hierarchal) Bayesian approach proposed by Woodbury & Ulrych and Jiang et al. is extended to the inverse problem for 2-D steady-state groundwater flow and heat transport. A stochastic conceptual framework for the heat flow and groundwater flow is adopted. A perturbation of both the groundwater flow and the advection-conduction heat transport equations leads to a linear formulation between heads, temperature and logarithm transmissivity [denoted as ln (T)]. A Bayesian updating procedure similar to that of Woodbury & Ulrych can then be performed. This new algorithm is examined against a generic example through simulations. The prior mean, variance and integral scales of ln (T) (hyperparameters) are treated as random variables and their pdfs are determined from maximum entropy considerations. It is also assumed that the statistical properties of the noise in the hydraulic head and temperature measurements are also uncertain. Uncertainties in all pertinent hyperparameters are removed by marginalization. It is found that the use of temperature measurements is showed to further improve the ln (T) estimates for the test case in comparison to the updated ln (T) field conditioned on ln (T) and head data; the addition of temperature data without hydraulic head data to the update also aids refinement of the ln (T) field compared to simply interpolating ln (T) data alone these results suggest that temperature measurements are a promising data source for site characterization for heterogeneous aquifer, which can be accomplished through the full-Bayesian methodology.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».