Recent developments, challenges, and future research directions in tomographic characterization of fractured aquifers
Notice bibliographique
Résumé
This work reviews various studies of hydraulic and pneumatic tomography for estimation of flow properties of fractured geologic media with hydraulic and pneumatic tomography. The underlying conceptual inversion models can be broadly classified as continuum and discrete fracture network models and deterministic and stochastic approaches. A heterogeneous continuum method applies porous media parameters, while a DFN approach utilizes structural and hydraulic properties of fractures. An overview of field, laboratory, and synthetic studies with applications of hydraulic, pneumatic, or tracer tomography for the characterization of fractured geologic media shows that most studies rely on a heterogeneous continuum conceptual model and geostatistical methods to achieve a solution to the inverse problem. The application of a heterogeneous continuum model results in hydraulic properties that are representative of both fracture and matrix. Therefore, this approach may be more operationally useful for large scale sites with a non-negligible hydraulic conductivity of the rock matrix and high fracture intensity. The flow properties of single fractures can be estimated by applying a discrete fracture network (DFN) model. However, assumptions concerning fracture patterns and corresponding flow properties can lead to an oversimplified geological model. Possibilities for future research include integrating additional data and results from other inversion methods, the application of neural networks for inversion, the implementation of inversion results for the prediction and optimization of processes according to the planned application at the site, and opportunities for real-time inversion.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».