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Enregistrement W2911938145 · doi:10.30765/er.39.1.5

Correlation between seismic wave velocity, rock porosity and maximum principal stress based on the laboratory test data

2019· article· en· W2911938145 sur OpenAlexafffund
Jinfei Chai, Shunchuan Wu, Maria Tibbo

Notice bibliographique

RevueEngineering review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Academy of Railway SciencesUniversity of Toronto
Mots-clésPorosityBoreholeGeologyGeotechnical engineeringCylinder stressOverburden pressureCompression (physics)MineralogyUltimate tensile strengthMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to determine the internal relationships among seismic wave velocity, axial pressure, and rock porosity, the rock samples taken from NRS170143 borehole of the Nickel Rim South mine are tested using a Hoek type triaxial cell equipped with axial linear variable differential transducers (LVDTs) and a data acquisition module. The empirical expression between seismic wave velocity and rock pressure is fitted based on the laboratory test data of rock samples. Then, P-V model P-φ model and φ-ε model are created to analyze the laboratory test data. The results show that: (1) the relationship between axial pressure and rock porosity can be represented by a new empirical equation φ=a*e-b*P-c. With an increase of axial pressure, the value of rock porosity gradually decreases below the straight line φ=1% and close to 0. The P-φ model can be a good judge if the pressure has reached the maximum compression pressure in the process of rock compression experiment; (2) The P wave velocity and S wave velocity exponentially increase with increasing axial pressure; Rock porosity and crack density parameter exponentially decrease with increasing axial pressure; (3) there is a linear positive correlation between the ratio of rock porosity to crack density parameter and the ratio of crack thickness to crack length. (4) the relationship between Vp and Vs in each compression test can be fitted to the linear equation Vp=a*Vs+b; for all different samples of NR170143, the ratios (M) of Vp to Vs ranges from 1.35 to 1.85. In summary, the P-V model, P-φ model, φ-ε model and Vp-Vs-φ model can intuitively reflect the relationship among seismic wave velocity, axial pressure and rock porosity.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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