Characterizing the Influence of Fracture Density on Network Scale Transport
Characterizing the Influence of Fracture Density on Network Scale Transport
复制标题
表征裂缝密度对网络规模传输的影响
DOI：
10.1029/2019jb018547
复制
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bolster, Diogo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sherman, Thomas;Hyman, Jeffrey;Dentz, Marco;Bolster, Diogo
天然裂缝网络的拓扑结构与流体速度场的结构和其中的输运有内在联系。在这里，我们研究网络密度对流量和传输行为的影响。我们随机生成不同密度的裂缝网络，并使用离散裂缝网络模型模拟流动和运输，该模型完全解决了裂缝尺度下的网络拓扑结构。我们研究保守的溶质轨迹与拉格朗日粒子跟踪，发现随着裂缝密度的降低，溶质通道化到大的局部裂缝增加，从而减少羽流传播。此外，在稀疏网络中，平均颗粒行进距离增加，并且局部网络特征（例如，其中流动与主压力梯度相反的速度区）对于运输变得越来越重要。随着网络密度的增加，网络统计数据均匀化，并且这种局部特征的影响减小。我们用一个有效的弯曲度参数来量化局部拓扑对输运行为的影响，该参数测量裂缝尺度下总平流距离与线性距离的比值;大的弯曲度值与低速区域相关。这些大的弯曲度、低速区域延迟了下游输送并增强了颗粒穿透曲线上的拖尾。最后，我们预测运输升级，伯努利空间马尔可夫随机游走模型和参数局部拓扑影响与一个新的曲折参数。伯努利模型预测改善时，从曲折度分布采样，而不是一个固定的值，如以前所做的，这表明当地的网络拓扑特征必须仔细考虑在放大的建模工作的裂缝网络系统。
The topology of natural fracture networks is inherently linked to the structure of the fluid velocity field and transport therein. Here we study the impact of network density on flow and transport behaviors. We stochastically generate fracture networks of varying density and simulate flow and transport with a discrete fracture network model, which fully resolves network topology at the fracture scale. We study conservative solute trajectories with Lagrangian particle tracking and find that as fracture density decreases, solute channelization to large local fractures increases, thereby reducing plume spreading. Furthermore, in sparse networks mean particle travel distance increases and local network features, such as velocity zones where flow is counter to the primary pressure gradient, become increasingly important for transport. As the network density increases, network statistics homogenize and such local features have a reduced impact. We quantify local topological influence on transport behavior with an effective tortuosity parameter, which measures the ratio of total advective distance to linear distance at the fracture scale; large tortuosity values are correlated to slow‐velocity regions. These large tortuosity, slow‐velocity regions delay downstream transport and enhance tailing on particle breakthrough curves. Finally, we predict transport with an upscaled, Bernoulli spatial Markov random walk model and parameterize local topological influences with a novel tortuosity parameter. Bernoulli model predictions improve when sampling from a tortuosity distribution, as opposed to a fixed value as has previously been done, suggesting that local network topological features must be carefully considered in upscaled modeling efforts of fracture network systems.
登录
查看更多内容
具有代表内部孔径变化的连通和不连通纹理的离散裂缝网络中的平流传输
影响因子：
5.4
作者：
Andrew Frampton;J. Hyman;Liangchao Zou
通讯作者：
Liangchao Zou
连接三维裂缝网络中的结构和传输特性
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
Journal of Geophysical Research: Solid Earth
影响因子：
--
作者：
J. Hyman;M. Dentz;A. Hagberg;P. Kang
通讯作者：
P. Kang
注入模式和非均质性对二维离散裂缝网络中平流颗粒时空分散的意义
DOI：
--
发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
--
作者：
A. Frampton;V. Cvetkovic
通讯作者：
V. Cvetkovic
温带气候条件下的多尺度地下水流模型，用于对瑞典福斯马克拟建的高放核废料储存库进行安全评估
影响因子：
2.8
作者：
S. Joyce;L. Hartley;D. Applegate;J. Hoek;Peter Jackson
通讯作者：
Peter Jackson
安全评估 SR-Site 的模型总结报告
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
作者：
S. Ab
通讯作者：
S. Ab