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阿扎朗Golmohammadi;贝纳姆贾法尔普尔

通过集成流量响应数据减少复杂地质系统概念先验模型中的不确定性。 （英语） 兹比尔1434.86033

计算。地质科学。 24，第1期，161-180（2020）.
摘要：地下水流建模中的一个主要不确定性来源与地质学家和水文地质学家采用的地质连续性概念模型有关。传统的模型标定方法通常依赖于给定的地质连续性模型，该模型用于约束含水层特性的空间分布。然而，流量响应数据也可以用作附加信息源，以约束和修改控制概念地质模型或参数。当考虑具有复杂非高斯空间连接性模式的模型时，问题更加复杂。我们提出了流动数据集成问题，以选择具有复杂岩相的概念地质场景作为正则化最小二乘问题。该解决方案将学习与模型选择正则化技术相结合，前者提高了地质可行性，而后者消除了不利于重现流量响应数据的场景。通过有监督机器学习实施地质可行性约束以保持复杂的连通模式，而通过混合（l_1/l_2）范数正则化项实现地质场景选择。最小二乘法最小化是使用交替方向算法进行的，该算法涉及一系列模型选择步骤，然后进行地质可行性制图，后者通过将（k）最近邻（k）-NN）算法与模式学习方法相结合来实现。使用了几个复杂河道模型的示例来说明该方法的性能。

MSC公司：

86A22型 地球物理学中的反问题
62立方米 空间过程推断
62M40型 随机字段；图像分析
90C20个 二次规划

关键词：

地下水流模型;地质场景选择;反问题;模型校准;复杂地质相;\（k\）最近邻;模式学习

软件：

合卡尔曼滤波
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Golmohammadi}和\textit{B.Jafarpour}，计算。地质科学。24，第1号，161--180（2020；Zbl 1434.86033）
全文： 内政部

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