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Enregistrement W2466055023 · doi:10.1111/1365-2478.12406

A generalized effective anisotropic poroelastic model for periodically layered media accounting for both Biot's global and interlayer flows

2016· article· en· W2466055023 sur OpenAlexaff
Marco Milani, Leonardo B. Monachesi, Juan I. Sabbione, J. Germán Rubino, Klaus Holliger

Notice bibliographique

RevueGeophysical Prospecting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversité de LausanneSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPoromechanicsBiot numberMesoscopic physicsGeologyAnisotropyMechanicsPorous mediumFluid dynamicsPhysicsPorosityGeotechnical engineeringOpticsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a generalized effective poroelastic model for periodically layered media in the mesoscopic scale range, which accounts for both Biot's global and interlayer wave‐induced fluid flow, as well as for the anisotropy associated with the layering. Correspondingly, it correctly predicts the existence of the fast and slow P‐waves as well as quasi and pure S‐waves. The proposed analytical model is validated through comparisons of the P‐wave and S‐wave phase velocity dispersion and attenuation characteristics with those inferred from a one‐dimensional numerical solution of Biot's poroelastic equations of motion. We also compare our model with the classical mesoscopic model of White for a range of scenarios. The results demonstrate that accounting for both wave‐induced fluid flow mechanisms is essential when Biot's global flow prevails at frequencies that are comparable or smaller with respect to those governing interlayer flow. This is likely to be the case in media of high permeability, such as, for example, unconsolidated sediments, clean sandstones, karstic carbonates, or fractured rocks. Conversely, when interlayer flow occurs at smaller frequencies with respect to Biot's global flow, the predictions of this model are in agreement with White's model, which is based on quasi‐static poroelasticity.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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