From geological to groundwater flow models: an example of inter-operability for semi-regular grids
Notice bibliographique
Résumé
Integrating geologic information into hydrogeologic numerical models is by no means a straightforward operation. This is especially true for finite element modeling which generally requires that the geological information be integrated into grids that are generally irregular in the horizontal (i, j) direction and regular in the vertical (k) direction. Semi-regular grids of this type are still rarely supported by geological modeling packages and the data structure can vary significantly between softwares. Nevertheless, workable solutions exist for some software packages. Here we present a solution that allows the properties of a gOcad geomodel to be transferred to a semiregular grid built in GMS, a commonly used pre-processor for groundwater flow modeling applications. The transfer is achieved first by building in gOcad a "twin grid" that has the same mesh structure as the original GMS grid. This is done using the research plug-in GridLab developed by the gOcad Research Group. Once the properties of the geomodel are transferred to the twin grid, cell or element number correspondences and property transfer to the original GMS grid is achieved using the database system Access. ASCII file format is used for most data exchange between softwares. The time required to go through the procedure is on the order of minutes, even for large grids, making it a practical solution for the lasting problem of property transfer from geological to hydrogeological models, at least until more convenient and built-in interfaces are developed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».