Stochastic characterization of discrete fractures in rock by hydraulic and tracer tomography
通过水力和示踪断层扫描对岩石中离散裂缝进行随机表征
基本信息
- 批准号:401048478
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:2018
- 资助国家:德国
- 起止时间:2017-12-31 至 2021-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Fractured rocks host productive aquifers and they are the target for enhanced geothermal systems (EGS). A major challenge shared by these subjects is the appropriate characterization of structural features or fracture systems that are relevant for flow and transport processes. The more accurate the characterization, the more reliable the processes can be simulated by numerical models. Recent developments in numerical modelling techniques are impressive, with growing capabilities in computationally efficient, realistic, high-resolution and coupled simulation. Still, the associated data hunger of numerical models is barely fed by available field measurements. Especially features unique for each site, such as fracture geometries, require attuned site investigation techniques. And even if a site is well investigated, methods are needed for integrating measured data in a model. This project proposes the use of tomographic borehole tests with water and tracer injection to identify and characterize fractures relevant for flow and transport. By combining the insight from cross well multi-level tests in several boreholes, the reconstruction of fracture geometries is facilitated. A major novel element is the inversion of recorded tomographic signals by a versatile Bayesian approach that adjusts iteratively fracture orientations, lengths and fracture density (inverse model). This is combined with a flexible and fast numerical implementation and simulation of the discrete fracture network (forward model). Motivated by promising preliminary results, the proposed tomographic discrete fracture inversion approach is here further developed for robust estimation of fracture probabilities in two- (2D) and three-dimensional (3D) systems. It is elaborated and demonstrated utilizing synthetic data from virtual borehole tests, as well as by means of pressure and heat tracer data from in-situ experiments in fractured rock.
裂隙岩石蕴藏着丰富的含水层,是增强型地热系统 (EGS) 的目标。这些学科面临的一个主要挑战是对与流动和传输过程相关的结构特征或裂缝系统进行适当的表征。表征越准确,数值模型模拟的过程就越可靠。数值建模技术的最新发展令人印象深刻,计算效率、现实性、高分辨率和耦合模拟的能力不断增强。尽管如此,数值模型的相关数据需求几乎无法通过可用的现场测量来满足。尤其是每个地点独特的特征,例如裂缝几何形状,需要协调的现场调查技术。即使对某个地点进行了充分调查,也需要将测量数据集成到模型中的方法。该项目建议使用注入水和示踪剂的层析钻孔测试来识别和表征与流动和输运相关的裂缝。通过结合多个钻孔的跨井多级测试的见解,可以促进裂缝几何形状的重建。一个主要的新颖元素是通过通用贝叶斯方法对记录的断层扫描信号进行反演,该方法迭代调整裂缝方向、长度和裂缝密度(反演模型)。这与离散裂缝网络(正演模型)的灵活快速的数值实现和模拟相结合。在有希望的初步结果的推动下,所提出的断层扫描离散裂缝反演方法在这里得到进一步发展,用于二维(2D)和三维(3D)系统中裂缝概率的鲁棒估计。利用虚拟钻孔测试的合成数据以及裂隙岩石现场实验的压力和热示踪数据对其进行了详细阐述和演示。
项目成果
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