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Enregistrement W1999819918 · doi:10.1111/1755-6724.12281

A New Method for Determining Fluid Compositions in the H<sub>2</sub>O‐NaCl‐CaCl<sub>2</sub> System with Cryogenic Raman Spectroscopy

2014· article· en· W1999819918 sur OpenAlexaff
Guoxiang Chi, Haixia Chu, R.O. Scott, I‐Ming Chou

Notice bibliographique

RevueActa Geologica Sinica - English Edition · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaman spectroscopyFluid inclusionsBrineAnalytical Chemistry (journal)HydrateChemistryNucleationFraction (chemistry)MineralogyQuartzMaterials scienceChromatographyMetallurgyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Raman peaks of various hydrates in the H2O‐NaCl‐CaCl2 system have been previously identified, but a quantitative relationship between the Raman peaks and XNaCl (i.e., NaCl/(NaCl+CaCl2)) has not been established, mainly due to the difficulty to freeze the solutions. This problem was solved by adding alumina powder to the solutions to facilitate nucleation of crystals. Cryogenic (−185°C) Raman spectroscopic studies of alumina‐spiced solutions indicate that XNaCl is linearly correlated with the total peak area fraction of hydrohalite. Capsules of solutions made from silica capillary were prepared to simulate fluid inclusions. Most of these artificial fluid inclusions could not be totally frozen even at temperatures as low as −185°C, and the total peak area fraction of hydrohalite is not correlated linearly with XNaCl. However, the degree of deviation (ΔXNacl) from the linear correlation established earlier is related to the amount of residual solution, which is reflected by the ratio (r) of the baseline “bump” area, resulting from the interstitial unfrozen brine near 3435 cm−1, and the total hydrate peak area between 3350 and 3600 cm−1. A linear correlation between ΔXNaCl and r is established to estimate XNaCl from cryogenic Raman spectroscopic analysis for fluid inclusions.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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