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TitreTying geophysics to hydrogeology: a learning machine approach to characterise heterogeneous granular aquifers
AuteurParadis, D; Gloaguen, E; Lefebvre, R; Rivera, A
SourceProceedings of GeoHydro 2011; 2011 p. 1-8
LiensOnline - En ligne (Full program/Programme complet, PDF 150 MB)
Année2011
Séries alt.Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20110244
RéunionGeoHydro 2011; Québec; CA; Agust 28-31, 2011
Documentlivre
Lang.anglais
Mediapapier
Sujetsaquifères; eau souterraine; hydraulique; analyses hydrauliques; conductivité hydraulique; hydrogéologie; géophysique
Illustrationsflow charts
ProgrammeAquifer Assessment & support to mapping, Géoscience des eaux souterraines
RésuméUne approche par machine d'apprentissage est proposée pour la définition de relations hydro-géophysiques nécessaires à la prédiction des propriétés hydrauliques des aquifères granulaires à partir de mesures géophysiques. La machine d'apprentissage nécessite préalablement un conditionnement sur des mesures hydrauliques et géophysiques représentatives du site d'étude. Les algorithmes principaux de cette machine sont le groupage flou semi-supervisé ainsi que les machines d'apprentissage supervisées RVM utilisées pour la classification et la régression. Cette approche, qui étend les capacités des méthodes géophysiques actuelles, représente une alternative plus efficace que les méthodes conventionnelles de caractérisation des aquifères granulaires basées principalement sur les essais hydrauliques.
GEOSCAN ID289410