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Fracture Network Characterization Using Gibbs Marked Point Processes and Bayesian Inference
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AI
DOI：10.1007/s11004-026-10295-9.png)
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摘要
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裂隙网络是复杂的力学不连续系统，对岩体物理行为产生显著影响。在二维情况下，这些网络可利用标记点过程的数学框架近似为直线段集合。与大多数将裂隙建模为独立实体的方法不同，已有少数模型考虑了裂隙间的相互作用，但参数推断仍难以实现。本文提出一种新模型，通过裂隙间的成对几何相互作用捕捉裂隙网络几何形态和组织特征，并结合一种近似贝叶斯方法估计模型参数。该方法通过奥曼山脉观测到的具体裂隙网络参数估计进行验证。该模型的发展与参数推断相结合，为裂隙网络的预测性随机模拟奠定了基础。
Keyword:
Fractures
Marked point process
Bayesian inference
Spatial statistics