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Enregistrement W1995714504 · doi:10.1144/1354-079302-552

Mechanical compaction behaviour of natural clays and implications for pore pressure estimation

2004· article· en· W1995714504 sur OpenAlexaboutno aff
N. R. Goulty

Notice bibliographique

RevuePetroleum Geoscience · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompactionGeologyMetamorphic petrologyGeotechnical engineeringPore water pressureNatural (archaeology)TelmatologyGeobiologyIgneous petrologyEnvironmental geologyEngineering geologyHydrogeologyRegional geologyPetrologyVolcanismSeismologyTectonicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In pore pressure estimation and in basin modelling programs it is often assumed that porosity in clay-rich sediments depends on the vertical effective stress. An alternative assumption is that porosity depends on the mean effective stress. Yet triaxial test data on natural clays have shown that porosity depends on both the mean effective stress and the differential stress. Triaxial test data for Winnipeg clay are re-plotted here to quantify the errors in estimated pore pressures that would result if it is assumed that porosity depends on either vertical or mean effective stress. The assumption that porosity depends on vertical effective stress may result in gross underestimates of pore pressures in compressional basins, where horizontal stresses in overpressured zones at depth are greater than the vertical stress. Sections through the yield surface of Winnipeg clay are consistent with a generalized yield locus for clays, normalized for composition as well as volume, based on data from several natural clays. Consequently, a refined equivalent depth method of pore pressure estimation that accounts for porosity dependence on both mean and effective stress could, in principle, be implemented. The method would require some knowledge of yield properties and of all three principal stresses in the subsurface.

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations55
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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