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J-GLOBAL ID：201702278889728826   整理番号：17A1446107

地下システムにおける亀裂ネットワークを特性化するための逐次地球物理学と流れ反転【Powered by NICT】

Sequential geophysical and flow inversion to characterize fracture networks in subsurface systems

著者 (4件)： Mudunuru Maruti Kumar (Computational Earth Science Group (EES-16), Earth and Environmental Sciences Division, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico) ,  Karra Satish (Computational Earth Science Group (EES-16), Earth and Environmental Sciences Division, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico) ,  Makedonska Nataliia (Computational Earth Science Group (EES-16), Earth and Environmental Sciences Division, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico) ,  Chen Ting (Computational Earth Science Group (EES-16), Earth and Environmental Sciences Division, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico)
資料名： Statistical Analysis and Data Mining  (Statistical Analysis and Data Mining)
巻： 10  号： 5  ページ： 326-342  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2749A  ISSN： 1932-1864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地熱,地質学的炭素隔離および石油とガスを含む,地下応用は典型的にはエネルギーの抽出または流体の貯蔵を最大に含む。骨折は,これらの系における流に対する主な経路を形成し,これらの骨折は流れを予測するために重要である。しかし,破壊特性化は高度に不確実なプロセスであり,複数の情報源,流れと地球物理学などのデータは,この不確実性を低減するために必要である。地下における破壊ネットワークを制約するために,地球物理学的および流れ情報源からのデータを統合するための非侵入,逐次反転フレームワークを提案した。このフレームワークでは,まず微小地震データを用いた破壊方位の統計の限界を推定した。これらの限界は,地震データの発震機構(物理学ベース手法)とクラスター分析(統計的アプローチ)の組み合わせにより推定した。,破壊長さは流量データを用いて制約を受ける。代表例を通して実証したこのインバージョンの有効性。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *キャラクタリゼーション ,  微小地震 ,  地質学 ,  不確実性 ,  *地球物理学 ,  二酸化炭素固定化 ,  *亀裂 ,  情報源 ,  発震機構 ,  石油 ,  *ネットワーク ,  地熱 ,  クラスタ分析
準シソーラス用語： 地震データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： クラスタリング解析 ,  肘法 ,  流 ,  破壊 ,  地球物理学 ,  k-平均クラスタリング ,  ラテン超方格サンプリング ,  多重datastreams ,  逐次インバージョン ,  地下モデリング

分類 (1件)： 地熱エネルギー  (LB03040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地下 ,  亀裂 ,  特性化 ,  逐次 ,  地球物理学 ,  流れ反転