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      대수층 특성화를 위한 관측정 분포 최적화 = Optimizing the Distribution of Monitoring Wells for Aquifer Characterization

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      https://www.riss.kr/link?id=A104636471

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Heterogeneous aquifers can be characterized by various geostatistical methods and inverse modeling methods with limited core and well data. In this paper, simulated annealing method is applied to find the permeability field that satisfies hydraulic head and breakthrough data obtained from the monitoring wells. For an effective forward modeling, flow is simulated by a finite difference method with conjugate gradient solution method, and tracer transport by streamline simulation. In comparison with simple Kriging, this approach gives more reliable permeability distribution and consequently better results on predicting the contaminant transport. Distribution of monitoring wells is one of very important factors for aquifer characterization. For an effective aquifer characterization, monitoring wells should be placed to cover as much as flow area rather than uniform distribution in the system of interest. Multiple wells on the same streamline path would not help for a better aquifer characterization.
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      Heterogeneous aquifers can be characterized by various geostatistical methods and inverse modeling methods with limited core and well data. In this paper, simulated annealing method is applied to find the permeability field that satisfies hydraulic he...

      Heterogeneous aquifers can be characterized by various geostatistical methods and inverse modeling methods with limited core and well data. In this paper, simulated annealing method is applied to find the permeability field that satisfies hydraulic head and breakthrough data obtained from the monitoring wells. For an effective forward modeling, flow is simulated by a finite difference method with conjugate gradient solution method, and tracer transport by streamline simulation. In comparison with simple Kriging, this approach gives more reliable permeability distribution and consequently better results on predicting the contaminant transport. Distribution of monitoring wells is one of very important factors for aquifer characterization. For an effective aquifer characterization, monitoring wells should be placed to cover as much as flow area rather than uniform distribution in the system of interest. Multiple wells on the same streamline path would not help for a better aquifer characterization.

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      국문 초록 (Abstract)

      불균질한 대수층을 특성화하기 위하여 제한된 시추 코어 자료, 정호 자료들로 지구통계 기법 및 역산 모델링 등의 방법을 적용한다. 본 연구에서는 여러 개의 관측정에서 측정한 수두 자료와 반응성 없는 추적자의 농도 변화를 바탕으로 담금질 모사법을 통해 참조필드의 투수율을 추정하였다. 효과적인 전위 모델링을 위하여 CG(conjugate gradient)법을 이용하여 행렬방정식을 풀어 유동 시뮬레이션을 수행하였으며, 반응성 없는 추적자의 거동 모사를 위해 유선 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 크리깅에 의한 결과와 담금질 모사법으로 추정한 결과를 비교하면, 대수층에서의 오염물 거동을 예측하는데 있어서 담금질 모사법이 더 신뢰성 있는 결과를 도출함을 알 수 있었다. 동적 특성을 재현할 수 있는 대수층 특성화를 위해서는 관측정의 분포가 큰 영향을 미친다. 관측정이 공간적으로 균일하게 분포하는 것보다 많은 유량이 관측정을 통과하도록 분포하는 것이 더 중요한 인자이다. 동일 유선 상에 여러 개의 관측정을 분포시키는 것은 역산 결과의 개선에 큰 영향을 미치지 않는다.
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      불균질한 대수층을 특성화하기 위하여 제한된 시추 코어 자료, 정호 자료들로 지구통계 기법 및 역산 모델링 등의 방법을 적용한다. 본 연구에서는 여러 개의 관측정에서 측정한 수두 자료...

      불균질한 대수층을 특성화하기 위하여 제한된 시추 코어 자료, 정호 자료들로 지구통계 기법 및 역산 모델링 등의 방법을 적용한다. 본 연구에서는 여러 개의 관측정에서 측정한 수두 자료와 반응성 없는 추적자의 농도 변화를 바탕으로 담금질 모사법을 통해 참조필드의 투수율을 추정하였다. 효과적인 전위 모델링을 위하여 CG(conjugate gradient)법을 이용하여 행렬방정식을 풀어 유동 시뮬레이션을 수행하였으며, 반응성 없는 추적자의 거동 모사를 위해 유선 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 크리깅에 의한 결과와 담금질 모사법으로 추정한 결과를 비교하면, 대수층에서의 오염물 거동을 예측하는데 있어서 담금질 모사법이 더 신뢰성 있는 결과를 도출함을 알 수 있었다. 동적 특성을 재현할 수 있는 대수층 특성화를 위해서는 관측정의 분포가 큰 영향을 미친다. 관측정이 공간적으로 균일하게 분포하는 것보다 많은 유량이 관측정을 통과하도록 분포하는 것이 더 중요한 인자이다. 동일 유선 상에 여러 개의 관측정을 분포시키는 것은 역산 결과의 개선에 큰 영향을 미치지 않는다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 "유선 시뮬레이션 기법을 이용한 균열 내 오염물 이동 모사" 38 (38): 202-210, 2001

      2 "공간정보모델링: 크리깅과 최적화" 구미서관 2004

      3 "Templates for the Solution of Linear Systems Building Blocks for Iterative Methods" 5-37, 1994

      4 "Streamline-based Simulation of Solute Transport" 35 (35): 3061-3077, 1999

      5 "Stochastic Simulation of Transmissivity Fields Conditional to both Transmissivity and Piezometric Data - I" 203 : 162-174, 1997

      6 "Stochastic Optimization for Global Minimization and Geostatistical Calibration" 266 : 40-52, 2002

      7 "Simulating Flow in Heterogeneous Media using Streamtubes and Streamlines" 10 : 5-12, 1996

      8 "Significance of Conditioning to Piezometric Head Data for Predictions of Mass Transport in Groundwater Modeling" 28 (28): 951-968, 1996

      9 "Semi-analytical Computation of Pathlines for Finite-Difference Models" 26 : 743-750, 1988

      10 "Pilot Point Methodology for Automated Calibration of an Ensemble of Conditionally Simulated Transmissivity Fields" 31 (31): 475-493, 1995

      1 "유선 시뮬레이션 기법을 이용한 균열 내 오염물 이동 모사" 38 (38): 202-210, 2001

      2 "공간정보모델링: 크리깅과 최적화" 구미서관 2004

      3 "Templates for the Solution of Linear Systems Building Blocks for Iterative Methods" 5-37, 1994

      4 "Streamline-based Simulation of Solute Transport" 35 (35): 3061-3077, 1999

      5 "Stochastic Simulation of Transmissivity Fields Conditional to both Transmissivity and Piezometric Data - I" 203 : 162-174, 1997

      6 "Stochastic Optimization for Global Minimization and Geostatistical Calibration" 266 : 40-52, 2002

      7 "Simulating Flow in Heterogeneous Media using Streamtubes and Streamlines" 10 : 5-12, 1996

      8 "Significance of Conditioning to Piezometric Head Data for Predictions of Mass Transport in Groundwater Modeling" 28 (28): 951-968, 1996

      9 "Semi-analytical Computation of Pathlines for Finite-Difference Models" 26 : 743-750, 1988

      10 "Pilot Point Methodology for Automated Calibration of an Ensemble of Conditionally Simulated Transmissivity Fields" 31 (31): 475-493, 1995

      11 "Modeling of Solute Transport in a Single Fracture using Streamline Simulation and Experimental Validation" 261 : 74-85, 2002

      12 "Inversion of Dynamic Production Data for Permeability: Fast Streamline-based Computation of Sensitivity Coefficients of Fractional Flow Rate" 281 : 296-312, 2003

      13 "Inverse Modeling based on Geostatistical Technique and Streamline Approach" Seoul National University 2003

      14 "Construction of Geostatistical Aquifer Models Integrating Dymamic Flow and Tracer Data using Inverse Technique" 255 : 151-168, 2002

      15 "Applying Soft Computing Methods to Improve the Computational Tractability of a Subsurface Simulation-Optimization Problem" 29 : 153-175, 2001

      16 "A Semianalytic Approach to Tracer Flow Modeling in Heterogeneous Permeable Media" 18 : 9-24, 1995

      17 "A 3D Field Scale Streamline-based Simulator" 12 : 246-254, 1997

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      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2022 평가예정 계속평가 신청대상 (등재유지)
      2017-01-01 평가 우수등재학술지 선정 (계속평가)
      2013-06-13 학술지명변경 한글명 : 한국지구시스템공학회지 -> 한국자원공학회지
      외국어명 : Journal of the Korean society for geosystem engineering -> Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers
      KCI등재
      2013-06-13 학회명변경 한글명 : 한국지구시스템공학회 -> 한국자원공학회
      영문명 : The Korean Society For Geosystem Engineering -> The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers
      KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.13 0.13 0.15
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.17 0.19 0.278 0.07
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