Lithological Controls on the Permeability of Geologic Faults: Surrogate Modeling and Sensitivity Analysis
Hannah Lu and Lluıs Salo-Salgado and Ruben Juanes
故障区域表现出复杂和异构的渗透性结构,受到地层、组成和结构因素的影响,使它们在地下流动建模中的关键但不确定的组成部分。 在这项研究中,我们研究了使用PREDICT框架的岩石学控制如何影响断层渗透性:一种概率工作流程,将随机断层几何生成,物理约束的材料放置和基于流的升级结合起来。 然而,基于流量的升级步骤是工作流程中一个非常昂贵的计算成本组件,并提出了一个主要瓶颈,使全球灵敏度分析(GSA)难以解决,因为它需要数百万个模型评估。 为了克服这一挑战,我们开发了一个神经网络代理来模拟基于流的升级步骤。 这种替代模型大大降低了计算成本,同时保持了高精度,从而使GSA可行。 代理模型支持的GSA揭示了对光度控制对断层渗透性的影响的新见解。 除了识别主要参数和可忽略不计的参数外,该分析还揭示了传统局部灵敏度方法无法捕获的参数之间的显着非线性相互作用。
Fault zones exhibit complex and heterogeneous permeability structures influenced by stratigraphic, compositional, and structural factors, making them critical yet uncertain components in subsurface flow modeling. In this study, we investigate how lithological controls influence fault permeability using the PREDICT framework: a probabilistic workflow that couples stochastic fault geometry generation, physically constrained material placement, and flow-based upscaling. The flow-based upscaling ste...
