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Enregistrement W2052757722 · doi:10.1139/t02-088

A model for strain-induced permeability anisotropy in deformable granular media

2003· article· en· W2052757722 sur OpenAlexvenueno aff
Ron CK Wong

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésTortuosityPermeability (electromagnetism)AnisotropyPorous mediumMechanicsShearing (physics)Materials scienceGeotechnical engineeringPorosityLateral strainGeologyPhysicsOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a deformable granular medium, shear deformation results in a change in pore volume, thereby causing a change in permeability. In previous studies, it is assumed that the change in absolute permeability is a function of porosity or volumetric strain, which in turn is a function of the mean or minimum effective stress. In such semi-empirical correlations, the changes in permeability are equal in all directions, even though the changes in strains are different in each direction. This paper proposes a new model accounting for permeability anisotropy induced by strains in deformable porous media. This model is derived from the well-known phenomenological Kozeny–Carman equation with some modifications. It was proven that tensor parameters embedded in the Kozeny–Carman equation (hydraulic radius and tortuosity of flow channels) can be expressed in terms of principal strains for granular assemblies of idealized packings. This approach allows one to formulate the evolution of changes in permeability in three directions under continuous shearing. The model explicitly states that the permeability changes are anisotropic, dependent on the induced strains. A comparison between experimental data and predicted results is presented to show the validity of the proposed model.Key words: strain-induced anisotropy, permeability, shear dilation, principal strain, tortuosity, tensor.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations46
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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