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Enregistrement W2064067666 · doi:10.1155/2013/815841

Estimating Pore Space Hydrate Saturation Using Dissociation Gas Evolution Measurements: In Relevance to Laboratory Testing of Natural or Artificially Synthesised Hydrate-Bearing Soil Specimens

2013· article· en· W2064067666 sur OpenAlexafffund
Anuruddhika G. Jayasinghe, J LH Grozic

Notice bibliographique

RevueJournal of Geological Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrateSaturation (graph theory)Clathrate hydrateCharacterisation of pore space in soilDissociation (chemistry)Natural gasMineralogyComputer scienceSoil scienceThermodynamicsMaterials scienceEnvironmental scienceChemistryGeologyGeotechnical engineeringMathematicsPorosityPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical properties of gas hydrate-bearing soils are known to be greatly affected by the pore space hydrate saturation. The accuracy of most saturation estimation methods is affected by hydrate growth habit and pore space distribution. We highlight the usefulness of dissociation gas evolution measurement (DGEM) method as a reference laboratory method to calibrate most other methods. The DGEM method is based on the concept of mass balance and properties of volume compatibility between two distinct states of a closed system. The accuracy of the estimation depends on (1) the precision with which the laboratory measurements of temperature, pressure, and volumetric properties are obtained (2) and the ability of theoretical models used in the calculation to closely represent the true nature of the system. We perform an analysis to evaluate the sensitivity of the estimation (1) to various laboratory measurements and (2) to the use of different theoretical models to generate a feel for the appropriateness of various assumptions associated with DGEM. The comprehensive guide to available resources useful in the hydrate saturation estimation also serves as one of the major contributions of the work presented.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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