is Íslenska en English

Lokaverkefni (Meistara)

Háskólinn í Reykjavík > Tæknisvið / School of Technology > MPM/MSc Verkfræðideild / Department of Engineering >

Vinsamlegast notið þetta auðkenni þegar þið vitnið til verksins eða tengið í það: http://hdl.handle.net/1946/31408

Titill: 
  • Titill er á ensku Stochastic modelling of Krafla's magma bodies
Námsstig: 
  • Meistara
Útdráttur: 
  • Útdráttur er á ensku

    The Krafla volcanic system in NE Iceland exhibits active bimodal basic and acidic magmatism, with high-temperature geothermal resources that have been exploited since 1977. Deep wells provide a unique insight into Krafla’s geological structure, including two intersections of acidic magma. It is thought that shallow magma bodies play a significant role in heating the geothermal system, as well as being a volcanic hazard. The study evaluates available geoscience and engineering data; generating several conceptual models for the locations and morphology of current magma bodies. These include various combinations of dykes, sills, cone sheets, and magma chambers. Training images derived from these models form the basis for further stochastic simulation of the bodies using the DeeSse multiple point geostatistics algorithm. A supervised machine learning classification model was used to predict magma occurrence based on exhaustive geophysics data, with the aim of guiding local target probability in the simulations. Unfortunately, the data was inadequate to train a robust model, and excessive processing times also resulted when using a local target probability in DeeSse. The resulting realisations are therefore unconstrained by geophysics and quantities of magma in the models remain arbitrary. When analysed for uncertainty using information entropy, phi, and distance clustering – the simulations show that magma probability is defined mostly by body geometry and large-scale patterns constrained by the limited hard data. The study demonstrates the potential for DeeSse to reproduce complex geological patterns, as well as the difficulty in providing appropriate training images.

  • Kvika eldstöðvakerfisins í Kröflu á norðaustur Íslandi er tvískipt, bæði súr og basísk. Hitastig jarðhitakerfisins er hátt. Þarna hefur verið framleitt rafmagn frá 1977. Djúpar borholur hafa gefið nýja sýn á jarðfræðilega skiptingu Kröflukerfisins og greina má tvö súr innskot. Talið er að grunnstæð kvikuhólf leiki stórt hlutverk bæði hvað varðar viðhaldi jarðvarmans sem og eldgosahættu. Þetta verkefni greinir jarðfræði- og verkfræðitengd gögn og setur fram jarðfræðilíkön m.t.t. ummyndunar þ.m.t. ganga, lagganga, keiluganga og kvikuhólf. Þjálfunarmyndir voru gerðar samkvæmt þessum líkönum til að búa til slembihermi af kerfinu með því að nota DeeSse margpunkta jarð-tölfræði reiknirit. Líkan byggt á vélrænu námi var notað til að spá fyrir um kvikuhreyfingar til að hanna jarðhitalíkanið. Því miður voru gögnin sem fengin voru ekki nægilega ítarleg og reyndust því niðurstöður ekki nákvæmar end tóku þær ekki tillit til jarðeðlisfræðilegra eiginleika. Því eru staðsetningar á kvikunni handahófskenndar. Þegar líkanið er greint m.t.t. óvissu með því að nota upplýsingar um óreiðu, phi og fjarlægðarþyrpingar – sýnir hermunin að líkur á kviku stjórnast af rúmfræði svæðisins sem og stærðarmynstrum. Þetta verkefni sýnir fram á möguleika DeeSse til að framleiða flókin jarðfræðimynstur sem og erfiðleika þess að útbúa góðar þjálfunarmyndir.

Samþykkt: 
  • 21.6.2018
URI: 
  • http://hdl.handle.net/1946/31408


Skrár
Skráarnafn Stærð AðgangurLýsingSkráartegund 
MSC-JAMESCATLEY-YEAR_20180522.pdf15 MBOpinnHeildartextiPDFSkoða/Opna