A Case Study Using Seismic Reflection and Well Logs to Reduce and Quantify Uncertainty During a Hydrogeological Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Building a representative three-dimensional conceptual model of the hydrostratigraphic units is the critical first step when undertaking a hydrogeological assessment. The construction of such conceptual model requires integrating all geological data available for reducing the uncertainty of the conceptual model. In addition, the different types of data collected do not have the same level of uncertainty, and this has to be considered during the modeling. This manuscript presents a geostatistical workflow developed to integrate high resolution seismic reflection data with geological well markers and well logs. The proposed workflow allows reducing and quantifying the uncertainty when developing the conceptual model of hydrostratigraphic units and estimating the spatial distribution of hydraulic conductivity needed to simulate groundwater flow. The study involves the field investigation and numerical modeling for understanding the hydraulic connection between a local sand and gravel esker aquifer overlying a fractured bedrock regional aquifer. Seismic reflection data recorded in 2019 and 2021 significantly modify the conceptual model originally envisioned at site by discovering unknown deep esker extensions. Seismic data also help reducing the spatial uncertainty by delimiting the lateral extents, thickness, and depth of the esker aquifer between existing boreholes. Thickness maps of major hydrostratigraphic units are computed by first interpolating the data with higher uncertainty, which are then locally deformed by successive kriging with external drift to honor data with lower uncertainty. Well logs are then combined with seismic reflection data to better represent the spatial distribution of hydrofacies within the esker aquifer, and identify subunits in the bedrock aquifer. These modifications in the conceptual model of hydrostratigraphic units and the better understanding of the vertical heterogeneity of the hydraulic conductivity significantly impact the simulation of groundwater flow, both regionally and locally at site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».