Characterizing Spatial Heterogeneity of Hydraulic Conductivity using Borehole NMR in a Complex Groundwater Flow System
Notice bibliographique
Résumé
Borehole nuclear magnetic resonance (NMR) measurements can map hydraulic conductivity (K) distributions in unconsolidated sediments. Previous studies focused on establishing petrophysical models relating NMR responses to K and calibrating model constants for optimized K estimation. However, research has yet to explore the potential of NMR measurements to generate spatial K distributions, which would enable its utilization in numerical groundwater flow and transport models. In this study, we construct various spatial K models based on borehole NMR signals. Quantitation of spatial heterogeneity between NMR logs is explored using 1) geostatistical interpolation approaches, including ordinary kriging and indicator kriging, 2) a zonation approach using clustering with spatial constraints for improved extraction of zone geometry, and 3) a hybrid model of multi-level spatial heterogeneity comprised of both interlayer and intralayer variations of K. The hydraulic responses associated with NMR-derived spatial K models are evaluated using ten pumping tests by comparing the predicated drawdown response for each model configuration to field-observed drawdowns and the model replication of a permeameter-derived K profile at an unsampled location. Results indicate that cross-hole K variations can be accurately generated from NMR logs, yielding reliable drawdown predictions based on a direct comparison with permeameter-derived K models. Here, the hybrid multi-heterogeneity model approach achieved optimal prediction performance. This study provides a framework for using high-resolution NMR-derived K profiles from multiple boreholes to characterize spatial heterogeneity at sub-meter scales in complex glacial deposits.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».