A Critical Analysis of the Relationship Between Statistical- and Fractal-Fracture-Network Characteristics and Effective Fracture-Network Permeability
Notice bibliographique
Résumé
Summary Estimation of effective fracture-network permeability (EFNP) is an essential part of modeling transport processes in naturally fractured reservoirs. A practical way of doing this is to use correlations that consider the statistical and physical characteristics of the networks. Thus, selection of the proper parameters to be characterized and/or measured that are highly correlative to the network permeability is critical. In this study, we analyzed fractal-based correlations previously developed by Jafari and Babadagli (2011a, 2011b) to clarify the physical relationship among network properties and the correlation parameters. It was shown that the connectivity index is a more-powerful parameter to rely on in permeability estimation, especially at percolation ranges far from the threshold. Also, it was of high interest to inspect the effect of physical parameters of a fracture network on different fractal dimensions as well as their positive/negative correlation with permeability to make a distinction between the mathematical and physical contributions of variables. We explained the earlier observation of Jafari and Babadagli (2009) regarding the method to determine fractal dimensions and their observed differences, which were found to be related to the computational scheme. That is why the box-counting fractal dimension gives the highest correlation compared with other fractal dimensions, especially the sandbox fractal dimension. The conditions of a strong correlation among different fractal dimensions and the scale-dependency of correlations in natural and synthetic patterns were also addressed.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».