Towards conditioning discrete fracture network models: a Monte Carlo simulation approach including existing site data
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Cited articles
Dorn, C., Linde, N., Le Borgne, T., Bour, O., and de Dreuzy, J.-R.: Conditioning of stochastic 3-D fracture networks to hydrological and geophysical data, Adv. Water Res., 62, 79–89, https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2013.10.005, 2013.
Lei, Q., Latham, J.-P., and Tsang, C.-F.: The use of discrete fracture
networks for modelling coupled geomechanical and hydrological behaviour of
fractured rocks, Comput. Geotech., 85, 151–176,
https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2016.12.024, 2017.
Mönig, J., Bertrams, N., Bollingerfehr, W., Fahland, S., Frenzel, B.,
and Maßmann, J.: RESUS – Empfehlungen zur sicherheitsgerichteten
Anwendung der geowissenschaftlichen Abwägungskriterien des StandAG:
Synthesebericht, Gesellschaft für Anlagen- und Reaktorsicherheit,
Köln, Garching b. München, Berlin, Braunschweig, GRS, GRS-567, ISBN 978-3-947685-53-0, 171,
2020.
Mrugalla, S., Frenzel, B., Krumbholz, M., Sönnke, J., Stark, L., and
Weitkamp, A.: CHRISTA-II: Beschreibung der generischen geologischen Modelle
für die Endlagersysteme “multipler ewG” und “mKBS-3”, Ergebnisbericht, BGR (Bundesanstalt für Geowissenschaften und
Rohstoffe), Hannover, 2020.