ISSN:
1435-0157
Keywords:
Key words USA
;
alluvial
;
sediments
;
heterogeneity sediments
;
statistical modeling
;
hydraulic conductivity
Source:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Topics:
Geosciences
Description / Table of Contents:
Résumé Les informations sur la texture des sédiments et leur continuité spatiale font partie des descriptions de faciès sédimentaires de dépôt. Par conséquent, ces descriptions sont d'excellents prédicteurs potentiels des variations spatiales de la conductivité hydraulique (K). L'analyse de l'hétérogénéité des alluvions complexes de la vallée de Livermore (Californie, États-Unis), sur la base de descriptions de carottes relativement nombreuses et de données d'essais de pompage, montre que l'hétérogénéité souterraine peut être caractérisée par une approche des faciès de dépôt. Des classifications conventionnelles de la texture de la carotte montrent une corrélation médiocre avec K; toutefois, une amélioration ultérieure des classifications de texture en faciès de dépôt de chenal, de levée d'inondation, de coulée boueuse et de plaine d'inondation a fourni un cadre systématique pour une modélisation spatiale de K. Ce cadre géologique montre que le système est composé pour l'essentiel par des matériaux d'inondation à très faible perméabilité; ceci laisse envisager qu'on ne peut pas supposer que K suit une distribution log-normal, sauf peut-être à l'intérieur de chaque faciès. Une modélisation par chaîne de Markov de la probabilité de passage, représentant la corrélation spatiale dans les faciès et entre eux, prend en compte les faits géologiques intéressants tout en fournissant une approche nouvelle pour une caractérisation statistique de la variabilité spatiale des faciès. La présence de séquences à faciès tronqués vers le haut, d'une corrélation croisée entre faciès, ainsi que d'autres caractères géologiques pris en compte par les chaînes de Markov conduisent à se poser des questions sur l'adéquation des approches géostatistiques conventionnelles utilisant les variogrammes ou les covariances pour modéliser l'hétérogénéité géologique.
Abstract:
Resumen La información respecto a la textura de los sedimentos y la continuidad espacial es inherente a las descripciones de las facies deposicionales sedimentarias. De este modo, estas descripciones se convierten en excelentes predictores potenciales de las variaciones espaciales de la conductividad hidráulica (K). El análisis de la heterogeneidad en un aluvial en el Valle de Livermore (California, EEUU), a partir de las relativamente abundantes descripciones de testigos y de datos de ensayos de bombeo es una muestra del método de la facies deposicional para caracterizar la heterogeneidad subsuperficial. Las clasificaciones texturales convencionales de los testigos muestran una correlación pobre con K; sin embargo, el posterior refinamiento de la clasificación en canales, diques, flujo de derrubios y llanura de inundación revela un marco sistemático para la modelización espacial de K. Este marco geológico muestra que la mayor parte del sistema está compuesto por materiales de la llanura de inundación, de muy baja permeabilidad, y sugiere que no debe asumirse que K tiene una distribución log-normal, excepto quizás para cada facies por separado. Un modelo de cadena de Markov, tanto para representar la correlación espacial en cada facies como la relación entre las distintas facies, capta las características geológicas más importantes, a la vez que presenta un nuevo método para la caracterización estadística de la variabilidad espacial de las hidrofacies. La presencia de secuencias de facies más finas hacia la superficie, la correlación cruzada entre facies y otros atributos captados por las cadenas de Markov cuestionan lo adecuado de los métodos geoestadísticos convencionales basados en variogramas y covarianzas para modelar la heterogeneidad.
Notes:
Abstract Information on sediment texture and spatial continuity are inherent to sedimentary depositional facies descriptions, which are therefore potentially good predictors of spatially varying hydraulic conductivity (K). Analysis of complex alluvial heterogeneity in Livermore Valley, California, USA, using relatively abundant core descriptions and field pumping-test data, demonstrates a depositional-facies approach to characterization of subsurface heterogeneity. Conventional textural classifications of the core show a poor correlation with K; however, further refinement of the textural classifications into channel, levee, debris-flow, and flood-plain depositional facies reveals a systematic framework for spatial modeling of K. This geologic framework shows that most of the system is composed of very low-K flood-plain materials, and that the K measurements predominantly represent the other, higher-K facies. Joint interpretation of both the K and geologic data shows that spatial distribution of K in this system could not be adequately modeled without geologic data and analysis. Furthermore, it appears that K should not be assumed to be log-normally distributed, except perhaps within each facies. Markov chain modeling of transition probability, representing spatial correlation within and among the facies, captures the relevant geologic features while highlighting a new approach for statistical characterization of hydrofacies spatial variability. The presence of fining-upward facies sequences, cross correlation between facies, as well as other geologic attributes captured by the Markov chains provoke questions about the suitability of conventional geostatistical approaches based on variograms or covariances for modeling geologic heterogeneity.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/s100400050139
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