Inssi

Helecon

Asiasanasto

Tenttu

haku: @instructor Sievänen, Ursula / yhteensä: 3

hakutulos-lista

viite: 1 / 3

« edellinen | seuraava »

Tekijä:	Hartikainen, Ari
Työn nimi:	Statistical analysis of geological space
	Geologisen tilavuuden tilastollinen analyysi
Julkaisutyyppi:	Diplomityö
Julkaisuvuosi:	2014
Sivut:	63 Kieli: eng
Koulu/Laitos/Osasto:	Insinööritieteiden korkeakoulu
Oppiaine:	Teknillinen geologia ja sovellettu geofysiikka (IA3029)
Valvoja:	Leveinen, Jussi
Ohjaaja:	Sievänen, Ursula ; Luukkonen, Ari
Elektroninen julkaisu:	http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201408202429
OEVS:	Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta. Ohje sulje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista. Kirjautuminen asiakaskoneille Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla. Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla. Opinnäytteen avaaminen Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake: Aalto Thesis Database Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä. Opinnäytteen lukeminen Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille. Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla. Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida. Opinnäytetiedostoa ei voi muokata. Opinnäytteen tulostus Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön. Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle. Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:	P1 Ark Aalto \| Arkisto
Avainsanat:	Statistical analysis Geology Transmissivity Tilastollinen analyysi Geologia Transmissiviteetti
Tiivistelmä (fin):	Geologisen aineiston tilastollinen analyysi tarvitsee oikeanlaiset tilastolliset työkalut. Tässä diplomityössä käytetään tunnuslukuja ja visuaalisia keinoja kuvaamaan muuttujien jakaumaa. Tämän lisäksi hypoteesitestejä käytetään vahvistamaan pääteltyjä ominaisuuksia. Käytetty aineisto on sovitettu transmissiviteetin suhteen. Sovitetulle datalle tehdään pääkomponenttianalyysi sekä monta muuttujaa sisältävä lineaarinen regressiomalli takaisin askellus mallin avulla. Muuttujat joiden suhdetta transmissiviteettiin halutaan tutkia on rakotiheys, pisteresistanssi, rakotyyppi sekä rakotäytemineralogia, joista on mukana karbonaatti, sulfidi sekä savi. Kerätylle ja sovitetulle datalle tehdään tarvittaessa Box-Cox tai neliöjuuri muunnos riippuen kuuluko data normaaliin jakaumaan vai mahdollisesti johonkin muuhun jakaumaan. Jakauman estimointi määritetään tunnuslukujen sekä visuaalisen aineiston avulla. Pääkomponenttianalyysissa päädytään kolmeen pääkomponenttiin, joista kolmas pääkomponentti on ensimmäinen pääkomponenttiryhmän alaryhmä. Ensimmäisestä pääkomponenttia voidaan kuvailla kallion rikkonaisuudeksi. Toista pääkomponenttiryhmää voidaan kuvata sähkönjohtavuuden avulla. Tämän perusteella diateksiittinen gneissi ja kiillegneissi korreloivat positiivisesti korkean resistanssin kanssa. Kolmas pääkomponenttiryhmä kuvaa karbonaatin ja rakotyyppien monimutkaista suhdetta. Lopullinen regressiomalli antaa selvemmän kuvan transmissiviteetin ja muiden muuttujien suhteesta toisiinsa. Regressiomalli antaa samankaltaisia tuloksia kuin pääkomponenttianalyysi, mutta selventää paremmin litologian ja transmissiviteetin suhdetta. Karbonaatti ei ole muuttujana lopullisessa mallissa, joka todennäköisesti johtuu rakotyypin ja karbonaatin monimutkaisesta suhteesta.
Tiivistelmä (eng):	Statistical analyses of geological properties needs specific statistical tools. The tools used in this thesis includes descriptive statistics, hypothesis testing and visual presentations in forms of histograms, kernel density plots and quantile- quantile plots. Data are discretised by inverse distance procedure and they are processed with principal factor analysis and multiple regression analysis with step- wise backward model selection. The variables chosen to be examined against transmissivity values are fracture frequency, single point resistance, fracture types and fracture filling including carbonates, sulphides and clays. The data are processed with the possible transformations including Box-Cox and square root procedures if visual inspection and descriptive statistics indicates distribution other than normal. The principal factor analysis ends up with three principal factors where the first principal factor can be considered as the fragmentation of the bedrock. The second principal factor group describes electrical resistance relationship with lithology, sulphide and resistance values. Diatexitic gneiss and mica gneiss are found to correlate positively with higher resistance. The third factor appears as a subgroup for the first factor and indicates complex relationship between fracture surface filling with carbonate and the fracture types such as single fractures, hair dykes and single shears. The multiple regression analysis gives insight into the relationship between the chosen variables and the transmissivity. It is found that the first factor and final regression model have similar properties. The lithological types including diatexitic and mica gneiss are found to have positively relationship with transmissivity. The carbonate variable does not survive in the regression and the reason for this is probably from the complex relationship with specific fracture types.
ED:	2014-08-03

INSSI tietueen numero: 49523

+ lisää koriin

« edellinen | seuraava »

INSSI