An Application of Hydraulic Tomography to a Large‐Scale Fractured Granite Site, Mizunami, Japan
Notice bibliographique
Résumé
While hydraulic tomography (HT) is a mature aquifer characterization technology, its applications to characterize hydrogeology of kilometer-scale fault and fracture zones are rare. This paper sequentially analyzes datasets from two new pumping tests as well as those from two previous pumping tests analyzed by Illman et al. (2009) at a fractured granite site in Mizunami, Japan. Results of this analysis show that datasets from two previous pumping tests at one side of a fault zone as used in the previous study led to inaccurate mapping of fracture and fault zones. Inclusion of the datasets from the two new pumping tests (one of which was conducted on the other side of the fault) yields locations of the fault zone consistent with those based on geological mapping. The new datasets also produce a detailed image of the irregular fault zone, which is not available from geological investigation alone and the previous study. As a result, we conclude that if prior knowledge about geological structures at a field site is considered during the design of HT surveys, valuable non-redundant datasets about the fracture and fault zones can be collected. Only with these non-redundant data sets, can HT then be a viable and robust tool for delineating fracture and fault distributions over kilometer scales, even when only a limited number of boreholes are available. In essence, this paper proves that HT is a new tool for geologists, geophysicists, and engineers for mapping large-scale fracture and fault zone distributions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».