Benefits of maximum likelihood estimators for fracture attribute analysis: Implications for permeability and up-scaling
Benefits of maximum likelihood estimators for fracture attribute analysis: Implications for permeability and up-scaling
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最大似然估计器在裂缝属性分析中的优势：对渗透率和尺度放大的影响
DOI：
10.1016/j.jsg.2016.12.005
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发表时间：
2017
影响因子：
3.1
通讯作者：
Rizzo R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rizzo R
任何预测模型的成功在很大程度上取决于其参数已知的准确性。在描述岩石中的裂隙网络时，主要问题之一是精确标定控制裂隙属性分布的参数。裂缝长度和开度的最佳表征和分析是估计整体渗透率和流体流动的基础，特别是对于原始孔隙度低的岩石，因为这些岩石的大部分流动发生在裂缝内。我们收集了美国加利福尼亚州上中新世生物硅质泥岩地层的露头数据，该地层显示富含沥青的流体通过裂缝渗漏。使用最大似然估计器对数据集进行分析以提取潜在的尺度参数，我们发现对数正态分布是研究区域内裂缝长度和孔洞的最具代表性的统计量。通过对露头裂缝数据应用最大似然估计器，我们生成了与露头观测到的具有相同统计属性的裂隙网络模型，由此可以实现对整体渗透率的更稳健的预测。
The success of any predictive model is largely dependent on the accuracy with which its parameters are known. When characterising fracture networks in rocks, one of the main issues is accurately scaling the parameters governing the distribution of fracture attributes. Optimal characterisation and analysis of fracture lengths and apertures are fundamental to estimate bulk permeability and therefore fluid flow, especially for rocks with low primary porosity where most of the flow takes place within fractures. We collected outcrop data from a fractured upper Miocene biosiliceous mudstone formation (California, USA), which exhibits seepage of bitumen-rich fluids through the fractures. The dataset was analysed using Maximum Likelihood Estimators to extract the underlying scaling parameters, and we found a log-normal distribution to be the best representative statistic for both fracture lengths and apertures in the study area. By applying Maximum Likelihood Estimators on outcrop fracture data, we generate fracture network models with the same statistical attributes to the ones observed on outcrop, from which we can achieve more robust predictions of bulk permeability.
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影响因子：
3.1
作者：
D. Healy;R. Rizzo;D. Cornwell;N. Farrell;Hannah Watkins;N. Timms;E. Gomez‐Rivas;Michael C. Smith-Michael-C.-Sm
通讯作者：
D. Healy;R. Rizzo;D. Cornwell;N. Farrell;Hannah Watkins;N. Timms;E. Gomez‐Rivas;Michael C. Smith-Michael-C.-Sm
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S. Cox
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Joseph C. Clark
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通讯作者：
R. Holdsworth
DOI：
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作者：
M. Oda
通讯作者：
M. Oda