MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125036396 · doi:10.1029/2002wr001278

Knudsen diffusion, gas permeability, and water content in an unconsolidated porous medium

2002· article· en· W2125036396 sur OpenAlexaff
Stefan Reinecke, Brent E. Sleep

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnudsen diffusionKnudsen numberSaturation (graph theory)DiffusionPorous mediumPermeability (electromagnetism)Gaseous diffusionSoil vapor extractionPorosityThermodynamicsEffective diffusion coefficientChemistrySiltVapor pressureMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyGeologyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Knudsen diffusion coefficient was measured at different levels of water saturation for an unconsolidated porous medium consisting of silt‐sized particles. The Knudsen diffusion coefficient was found to increase from 4.4 × 10 −3 cm 2 /s to 1.0 × 10 −1 cm 2 /s as water saturation decreased from 82% to 54%. A comparison between the experimental Knudsen diffusion coefficients and predicted values of the corresponding effective binary diffusion coefficients indicated that diffusion at high saturations (>64%) were in the transition regime between Knudsen diffusion and molecular diffusion. The results suggest that Knudsen diffusion has significant implications for the prediction of organic vapor transport in partially saturated silts and in less permeable soils. An expression was developed for the influence of water saturation on Knudsen diffusion coefficients, using the Brooks‐Corey capillary pressure saturation relationship. Data from previous studies were also combined with results from this study to develop a correlation between the gas phase permeability and the Knudsen diffusion coefficient for variably saturated porous media. For permeabilities less than 10 −10 cm 2 , the new correlation begins to deviate significantly from an existing correlation for dry porous media.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,216 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations97
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Resources ResearchMême sujetGroundwater flow and contamination studiesTravaux en français237 207