MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1711590880 · doi:10.3968/j.aped.1925543820110202.114

Rock-Cutting Performance Experimental Research of Particle Water Jet Based on Orthogonal Experimental Method

2011· article· en· W1711590880 sur OpenAlexvenueno aff
Guodong Ji, Haige Wang, Lulin Kong, Ming Ren

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle (ecology)DrillingJet (fluid)Smoothed-particle hydrodynamicsRange (aeronautics)Materials scienceParticle sizeGeotechnical engineeringMechanicsPetroleum engineeringMechanical engineeringGeologyEngineeringComposite materialPhysicsChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particle Impact Drilling is an efficient drilling technology for deep-well hard formation which cuts rock mainly by high-speed spherical particle impacting rock with the help of hydraulic action and mechanical action. In order to determine main influence factors and their order of priority, the orthogonal experiment was designed and the experimental data was analyzed with both the general method and the variance method. The analysis indicates that the order of priority of the main influence factors of particle water jet rock-cutting performance is pump pressure ps, impacting range S, particle mass concentration ω, confining pressure P and particle diameter dp. Moreover, ps is highly important and S and ω are important. In addition, high ps, moderate S, moderate ω, moderate dp and low P could effectively promote particle water jet to impact and cut rocks. Key words: Deep hard formation; Particle impact drilling; Particle water jet; Rock-cutting performance; Orthogonal experiment method; Analysis of variance

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in petroleum exploration and developmentMême sujetErosion and Abrasive MachiningTravaux en français237 207