Shut-in pressure, reopenting pressure and fracture orientation are very important parameters to be evaluated precisely in in-situ stress measurement by hydraulic fracturing. Graphical methods on pressure-time curves have been conventionally used, even though these are seriously dependent on subjectivity of interpreters. So there have been many demands on new method to objectivity in determining parameters. We have developed integrated hydrofracturing data processing program (HYDFRAC), based on nonlinear regression analysis and can be invoked under the Window graphical user interface. HYDFRAC consiste of three routines, that is shut-in pressure routine, reopening pressure routine, and fracture delineation routine. Each of routines include independent modules according to parameter determination methods. Its application to field tests ensured both objectivity and facility in determining of hydraulic fracturing parameters. Determining shut-in pressures at each pressurization cycles, we adopted the exponential pressure-decay method(EPD method), the bilinear pressure-decay-rate method (PDR method), and the tangent intersection method in order to find the pressurization-cyclic tendency of shut-in pressures. The estimated pressure by PDR method exists in the range of the upper and lower values by EPD method, and lies near to the upper value more than the lower. Being the pressurization cycle increased, the range of upper and lower limits come to be stabilized gradually. By graphical superposition method and bilinear pressure-accumulated volume method, reopening pressures were determined. Vertical and inclined fracture attitudes were determined by applying the directional statistics and sinusoidal curve fitting, respectively. The results of evaluation of hydrofracturing parameters showed that statistical methods could enhance the objectivity better than graphical methods.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4호
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pp.225-245
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2014
ICT based convergence application is one of the most prevalent industrial issue these days. Despite of criticalness and potential economic opportunities of the ICT based convergence, theoretical research to analyze the feasibility and estimate the economic impact of the application is rather limited. This paper is intended to fill this research gap. In this respect, we develop theoretical framework to quantitatively estimate the differential benefits of convergent applications, which necessarily include underling ICT technology's contribution attributes extractions, and resulting value increments engendered from user's process effectiveness when ICT based service application is adopted. The research model to assess the differential value of the ICT based service application is developed, grounded on theoretical framework of TPC (Technology-to-performance chain) and contingency fit theories. Scenario based survey method is adopted, and SmartPLS 2.0. is used for statistical analysis of the structural equation model using 312 questionnaire. Valid statistical results are presented to provide useful insight.
Statistical Process Control (SPC) is a set of methodologies for signaling the presence of undesired sources of variation in manufacturing processes. Expert System in SPC can serve as a valuable tool to automate the analysis and interpretation of control charts. In this paper we put forward a method of successful application of Expert System to SPC in manufacturing process.
A Bayes criterion for testing the equality of covariance matrices of two multivariate normal distributions is proposed and studied. Development of the criterion invloves calculation of Bayes factor using the imaginary sample method introduced by Spiegelhalter and Smith (1982). The criterion is designed to develop a Bayesian test criterion, so that it provides an alternative test criterion to those based upon asymptotic sampling theory (such as Box's M test criterion). For the constructed criterion, numerical studies demonstrate routine application and give comparisons with the traditional test criteria.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.273-282
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2008
An essential aspect of music is structure. Beran (2004) introduced a method of comparing piano plays via circular statistics based on the fact that there is circular structure in music. We expand the application of this method to a pair of two pop songs and discuss the possibility of applying it to detecting musical plagiarism. Circular statistics provides an objective view point comparing the musical works.
The main objective of this study was to assess reference evapotranspiration based on multiple GCMs (General Circulation Models) and estimation methods. In this study, 10 GCMs based on the RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 scenario were used to estimate reference evapotranspiration. 54 ASOS (Automated Synoptic Observing System) data were constructed by statistical downscaling techniques. The meteorological variables of precipitation, maximum temperature and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation were produced using GCMs. For the past and future periods, we estimated reference evapotranspiration by GCMs and analyzed the statistical characteristics and analyzed its uncertainty. Five methods (BC: Blaney-Criddle, HS: Hargreaves-Samani, MK: Makkink, MS: Matt-Shuttleworth, and PM: Penman-Monteith) were selected to analyze the uncertainty by reference evapotranspiration estimation methods. We compared the uncertainty of reference evapotranspiration method by the variable expansion and analyzed which variables greatly influence reference evapotranspiration estimation. The posterior probabilities of five methods were estimated as BC: 0.1792, HS: 0.1775, MK: 0.2361, MS: 0.2054, and PM: 0.2018. The posterior probability indicated how well reference evapotranspiration estimated with 10 GCMs for five methods reflected the estimated reference evapotranspiration using the observed data. Through this study, we analyzed the overall characteristics of reference evapotranspiration according to GCMs and reference evapotranspiration estimation methods The results of this study might be used as a basic data for preparing the standard method of reference evapotranspiration to derive the water management method under climate change.
This work deals with nonlinear least squares method for estimating unknown universial constants C in a computer simulation code real experimental data(or database) and computer simulation data. The best linear unbiased predictor based on a spatial statistical model is fitted from the computer simulation data. Then nonlinear least squares estimation method is applied to the real data using the fitted prediction model(or simulation predictor) as if it were the true simulation model. An application to the computational nuclear fusion device is presented.
A novel structural damage detection method with a new damage index has been recently proposed by the authors based on the statistical moments of dynamic responses of shear building structures subject to white noise ground motion. The statistical moment-based damage detection (SMBDD) method is theoretically extended in this paper with general application. The generalized SMBDD method is more versatile and can identify damage locations and damage severities of many types of building structures under various external excitations. In particular, the incomplete measurements can be considered by the proposed method without mode shape expansion or model reduction. Various damage scenarios of two general forms of building structures with incomplete measurements are investigated in consideration of different excitations. The effects of measurement noise are also investigated. The damage locations and damage severities are correctly identified even when a high noise level of 15% and incomplete measurements are considered. The effectiveness and versatility of the generalized SMBDD method are demonstrated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2261-2280
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2014
Recently, network traffic has become more complex and diverse due to the emergence of new applications and services. Therefore, the importance of application-level traffic classification is increasing rapidly, and it has become a very popular research area. Although a lot of methods for traffic classification have been introduced in literature, they have some limitations to achieve an acceptable level of performance in real-time application-level traffic classification. In this paper, we propose a novel application-level traffic classification method using payload size sequence (PSS) signature. The proposed method generates unique PSS signatures for each application using packet order, direction and payload size of the first N packets in a flow, and uses them to classify application traffic. The evaluation shows that this method can classify application traffic easily and quickly with high accuracy rates, over 99.97%. Furthermore, the method can also classify application traffic that uses the same application protocol or is encrypted.
본연구는 하천유역에 있어서, 대규모 수공구조물의 설계홍수량 결정을 위한 최대가능강우량(PMP)분석 및 적용에 그 목적이 있다. PMP는 수문기상학적 방법,통계학적 방법, 포락선 방법으로 산정하였으며, 최대가능홍수량(PMF)은 합성단위도법과 Chow 방법으로 산정하였다. 각 방법에 의한 PMP를 비교해 본 결과, 통계학적 방법, 수문기상학적 방법, 포락선 방법의 크기 순으로 나타나고 있음을 알 수 있었으며, 산정된 PMP를 기왕의 최대강우량과 비교해 본 결과 수문기상학적 방법이 기상학적 제요소를 고려한 방법이 가장 타당한 방법이라고 사료된다. 산정된 PMP 및 PMF를 확률 수문량과 비교해 본 결과 수문기상학적 방법 및 통계학적 방법은 재현기간 1000년 확률 수문량을 다소 상회하는 것으로 나타났으며, 포락선 방법은 재현기간 200∼500 년 확률 수문량에 접근하고 있음을 알 수 있었다.대규모 수공 구조물의 설계에 있어서 위험도를 고려할 경우에는 PMP로부터 PMF를 산정하는 것이 타당할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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