裂缝是低渗透岩石内部地下流动的主要通道。因此，准确预测断裂系统中的流动和传输对于提高地下应用的性能至关重要。这些系统中的断裂尺寸从毫米到公里不等。尽管使用离散断裂网络（DFN）方法建模水流和输移已知更加准确，因为将详细的断裂网络结构纳入了基于连续性的方法中，但在如此广泛的范围内捕获水流和输导仍然是一个计算难题。此外，如果必须量化不确定性，则必须运行数百个DFN模型的实现。为了减少计算负担，我们在DFN的图形表示上求解流和传输。我们通过比较基于图形的方法和高保真DFN方法的穿透时间和示踪粒子统计数据来研究图形方法的准确性，这些方法适用于具有不同数量的裂缝和不同程度的异质性的裂缝网络。由于我们最近在具有大量裂缝的裂缝网络上执行DFN高保真度模拟的能力方面的发展，我们处于进行这种比较的独特地位。我们表明，与DFN方法相比，图方法显示出一致的偏差，突破速度慢了一个数量级。我们表明，这是由于图形算法对给定裂缝上交叉点的压力梯度预测不足，导致交叉点之间示踪粒子速度较慢，移动时间较长。我们为图形算法提出了一种偏差校正方法，以减少DFN和图形预测之间的差异。我们表明，通过这种偏差校正，图形算法的预测显著改善，结果非常准确。高精度和低计算成本比DFN低倍，使图形算法成为不确定性量化方法中的理想技术。
3更多- 2017年8月7日收到
- 修订日期：2017年12月16日
内政部：https://doi.org/10.103/PhysRevE.97.033304（物理版）
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