Application of direct-fitting, mass-integral, and multi-rate methods to analysis of flowing \nfluid electric conductivity logs from Horonobe, Japan
Notice bibliographique
Résumé
The flowing fluid electric conductivity (FFEC) logging method is an efficient way to provide information on the depths, salinities, and transmissivities of individual conductive features intercepted by a borehole, without the use of specialized probes. Using it in a multiple-flow-rate mode allows, in addition, an estimate of the inherent "far-field" pressure heads in each of the conductive features. The multi-rate method was successfully applied to a 500-m borehole in a granitic formation and reported recently. The present paper presents the application of the method to two zones within a 1000-m borehole in sedimentary rock, which produced, for each zone, three sets of logs at different pumping rates, each set measured over a period of about one day. The data sets involve a number of complications, such as variable well diameter, free water table decline in the well, and effects of drilling mud. To analyze data from this borehole, we apply various techniques that have been developed for analyzing FFEC logs: direct-fitting, mass-integral, and the multi-rate method mentioned above. In spite of complications associated with the tests, analysis of the data is able to identify 44 hydraulically conducting fractures distributed over the depth interval 150-775 meters below ground surface. The salinities (in FEC), and transmissivities and pressure heads (in dimensionless form) of these 44 features are obtained and found to vary significantly among one another. These results are compared with data from eight packer tests with packer intervals of 10-80 m, which were conducted in this borehole over the same depth interval. They are found to be consistent with these independent packer-test data, thus demonstrating the robustness of the FFEC logging method under non-ideal conditions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».