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Enregistrement W2886794651 · doi:10.1029/2018wr022874

Insights From Unsteady Flow Analysis of Underdamped Slug Tests in Fractured Rock

2018· article· en· W2886794651 sur OpenAlexafffund
Patryk M. Quinn, Harald Klammler, John A. Cherry, Beth L. Parker

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBoeing
Mots-clésLaminar flowMechanicsFlow (mathematics)GeologySlug testSlug flowAccelerationPressure gradientFlow conditionsGeotechnical engineeringPressure sensorTwo-phase flowPhysicsThermodynamicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Slug tests generating oscillating (underdamped) responses are common in high‐transmissivity ( T ) zones, and the nature of the response depends on the plumbing of the test equipment and the formation properties. The standard approach for obtaining T is to measure pressure shallow in the riser pipe to obtain an accurate estimate of flow and then predict the formation response from this shallow measurement by accounting for friction and acceleration assuming steady flow conditions (parabolic radial velocity profile). In this study a mathematical solution is developed for unsteady oscillatory laminar flow that shows non‐parabolic radial velocity profiles resulting in larger frictional losses, which are out of phase with the average flow velocity, indicating that errors are introduced when using the standard approach for underdamped slug test analysis. The unsteady flow model produces correction factors that can be used to improve the standard approach for predicting the formation pressure; however, not all errors are eliminated. Consequently, a new procedure is presented and applied to underdamped slug tests observed in fractured rock that avoids errors associated with quantifying inertial and frictional effects along the test equipment. This is achieved through the use of two transducers, where one is placed shallow in the water column to infer flow, and one is placed inside the test interval to represent the formation pressure. Comparison of T estimated by the new procedure to T derived from constant head step tests show better agreement than T obtained when predicting the formation pressure from a shallow pressure measurement.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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