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Enregistrement W1980051745 · doi:10.1016/j.gsf.2011.05.008

Finite element modeling of pore-fluid flow in the Dachang ore district, Guangxi, China: Implications for hydrothermal mineralization

2011· article· en· W1980051745 sur OpenAlexaff
Minghui Ju, Chongbin Zhao, Jianwen Yang

Notice bibliographique

RevueGeoscience Frontiers · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMineralization (soil science)GeologyHydrothermal circulationFluid dynamicsTectonicsGeochemistryOre genesisCrustPorosityFinite element methodRare-earth elementFluid inclusionsPetrologyMineralogyGeotechnical engineeringRare earthSoil scienceMechanicsSeismologySoil waterThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Convective heat transfer associated with the circulation of pore-fluid in porous rocks and fractures within the upper crust of the Earth is substantial when the temperature gradient is sufficiently high. In order to understand the process of Sn-polymetallic mineralization in the Dachang ore district of Guangxi, a finite element method has been used in this study to simulate both pore-fluid flow and heat transfer in this district. On the basis of related geological, tectonic and geophysical constraints, a computational model was established. It enables a computational simulation and sensitivity analysis to be carried out for investigating ore-forming pore-fluid flow and other key factors that may affect hydrothermal ore genesis in the district. The related simulation results have indicated that: (1) permeable fault zones in the Dachang ore district can serve as preferential pathways for pore-fluid flow on a regional-scale; and (2) the pore-fluid flow can affect the salinity distribution. This latter factor is part of the reason why Sn-polymetallic mineralization has taken place in this district.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations43
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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