MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1553796816 · doi:10.1139/cgj-2015-0596

Permeability anisotropy and resistivity anisotropy of mechanically compressed mudrocks

2016· article· en· W1553796816 sur OpenAlexvenueno aff
Amy L. Adams, Taylor James Nordquist, John T. Germaine, Peter B. Flemings

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnisotropyElectrical resistivity and conductivityPermeability (electromagnetism)GeologyPorosityMaterials scienceGeotechnical engineeringMineralogyOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permeability anisotropy (the ratio of the horizontal to vertical permeability) develops in mudrocks at the macroscale due to heterogeneities such as layering and at the element scale (i.e., within a single homogeneous layer or unit) due to decreasing porosity and increasing platy particle alignment. This work describes new experimental methods and results from a laboratory program using cubic specimens to investigate the evolution of mudrock permeability and resistivity at the element scale. A systematic study analyzes the evolution of the permeability anisotropy and electrical resistivity anisotropy using resedimented Boston blue clay (RBBC) over a stress range of 0.4–40 MPa; additional measurements are presented for three other mudrocks within varying clay fraction and clay mineralogy within the stress range 1.2–10 MPa. The permeability anisotropy and the conductivity anisotropy (inverse of the resistivity anisotropy) of all four mudrocks studied ranges from 1 to 2.2 over the porosity range 0.55–0.30. A nearly 1:1 correlation between the electrical conductivity anisotropy and the permeability anisotropy is observed to be independent of clay fraction or clay mineralogy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetGeophysical and Geoelectrical MethodsTravaux en français237 207