MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2799445985

Development and characterization of synthetic rock-like materials for drilling and geomechanics experiments

2017· dissertation· en· W2799445985 sur OpenAlexfundaboutno aff
Zhen Zhang

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandMitacs
Mots-clésGeologyGeomechanicsSedimentary rockDrillingGeotechnical engineeringCompressive strengthPorosityRock mechanicsPetroleum engineeringEngineeringGeochemistryMaterials scienceMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Drilling Technology Laboratory (DTL) have been investigating relationships between vibrations and Rate of Penetration (ROP) using real sedimentary rocks and synthetic rocks for years. However, identical sedimentary rock samples are not easy to obtain in local area (onshore area of eastern Newfoundland). Therefore, this research is focusing on developing synthetic rocks as a substitute for real sedimentary rocks and characterizing petroleum related physical properties of synthetic rocks. These Rock-Like Materials (RLM) are essentially fine grained concretes based on the use of Portland Cement, fine aggregate, water and related admixtures which can meet the research requirements. A new approach has been proposed by Prasad (2009) [1] to describe drillability of rocks in a quantitative way with eight parameters which include density, porosity, compressional and shear wave velocities, unconfined compressive strength, Mohr friction angle, mineralogy and grain size. this method is adopted and modified in this research to be suitable for synthetic rocks developed previously. The eight parameters tests are conducted in the drilling technology lab to characterize the properties of the synthetic rocks and to provide the basis for the future work. In this research, standard procedures of making concrete (synthetic rocks) and standard procedures of eight parameters tests have been established with quality assurance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: 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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorial University Research Repository (Memorial University)Même sujetDrilling and Well EngineeringTravaux en français237 207