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戴夫·奥斯特；杰弗里·海曼。；萨蒂什卡拉；Nishant熊猫；戈瑞·斯里尼瓦桑

一种用于识别具有量化不确定性的离散断裂网络的主子网络的概率聚类方法。 （英语） Zbl 1446.60078号

SIAM/ASA J.不确定性。数量。 8, 573-600 (2020).
小结：裂缝是流体流动的主要通道，也是这些流体在裂缝性地下介质中携带组分的主要通道。大部分流量和输送发生在主要子网络或主干中，这是断裂网络的子集。因此，了解断裂网络流量和输送主干的特征对于提高地下应用的效率至关重要，例如含水层管理、油气开采、，以及乏核燃料的长期储存。我们提出了一种识别这些主干的方法，该方法还量化了所有可能主干的不确定性。我们的方法将主干识别问题视为概率聚类问题。我们开发了一个概率生成模型来模拟由非循环流网络诱导的主干。用户控制的参数确定所识别的主干的大小，其中小主干与早期粒子到达时间具有良好的一致性，而较大主干与早期和晚期粒子到达时间具有良好的一致性。我们在具有264条裂缝的代表性裂缝网络上演示了我们的方法。我们的方法发现主干中的流道化大约为原始网络大小的10%-50%，支持之前的实验和离散裂缝网络模拟。据我们所知，我们的方法是第一种用于量化主干不确定性的主干识别方法。

引用于1文件

MSC公司：

60公里30 排队论的应用（拥塞、分配、存储、流量等）
05C90年 图论的应用
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

群集；无监督学习；运输；图论；离散断裂网络；流

软件：

R（右）；PFLOTRAN公司；卡爪；拉格里特；罗杰斯；dfn工程
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\textit{D.Osthus}等人，SIAM/ASA J.不确定性。数量。8573-600（2020年；兹比尔1446.60078）
全文： 内政部

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