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Enregistrement W1963140787 · doi:10.1139/t10-097

Intrinsic permeability of materials ranging from sand to rock-fill using natural air convection tests

2011· article· en· W1963140787 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jean Côté, Marie-Hélène Fillion, Jean‐Marie Konrad

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnclosureNatural convectionPermeability (electromagnetism)Geotechnical engineeringRangingConvectionAirflowGeologyAir permeability specific surfaceMaterials scienceMechanicsComposite materialThermodynamicsChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air convection within coarse rock-fills enhances winter-time heat extraction from underlying soils. Modeling this phenomenon requires the knowledge of intrinsic permeability. This study focuses on the measurement of intrinsic permeability using natural air convection within a 1 m3 test cell. Upward heat flow conditions are applied to various specimens. Test results are analyzed using a theoretical solution of natural convection in a square enclosure. Four materials were studied, with effective particle sizes (d10) ranging from 90 to 150 mm and porosities ranging from 0.37 to 0.41. The results showed that intrinsic permeability increases with increasing d10. The experimental results were adequately predicted by the Kozeny–Carman and Chapuis equations. Only slight deviations were observed, which is considered acceptable given that these equations were developed for materials with much smaller values of d10. The experimental results of this study confirm the value of intrinsic permeability recently used in a study of natural convection within a rock-fill dam in northern Quebec, Canada.

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)0,001
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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