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Enregistrement W1971927138 · doi:10.5539/mas.v9n1p204

Analysis of the Caucasus Mineral Waters’ Field’s Modeling

2014· article· en· W1971927138 sur OpenAlexvenueno aff
Ivan M. Pershin, Alexander V. Martirosyan, Karina V. Martirosyan

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Numerical modelingRelation (database)Work (physics)Reliability (semiconductor)Stability (learning theory)Computer scienceSettlement (finance)Boundary (topology)Environmental scienceGeologyData miningMathematicsGeophysicsPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this work is to make a review of the mineral water field's modeling approaches, to detect common factors of this approaches and to hold the general sustainability analysis of the shown models. In this work the analysis of a number of the geofiltrational models constructed in relation to mineral water fields of the Caucasus Mineral Waters region is carried out. At the model’s creation the data on mineral water production from Kislovodskoe and Georgievskoe fields is used. It is shown how factors of external that impacted on the studied object can be included to geofiltrational model. For the each model the entry and boundary conditions, which correspond to a physical picture of difficult hydrolithospheric processes are specified. In relation to these fields the assessment of geofiltrational model’s stability is carried out. Using of the experimental data obtained during operation of fields provides the accuracy of the modeling numerical calculations. Comparison of the model and actual results shows high reliability of settlement data. The conducted research allows the development of the general approach to creation of Caucasus Mineral Waters’ region fields’ geofiltrational models. Results of the modeling can be used for carrying out a synthesis of the distributed control system by hydrolithospheric processes of all complex of fields.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,192

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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