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Enregistrement W2999100471 · doi:10.1061/(asce)gm.1943-5622.0001618

Poroelastoplastic Borehole Modeling by Tangent Stiffness Matrix Method

2020· article· en· W2999100471 sur OpenAlexaff
Hua Zhang, Shunde Yin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoreholeTangent stiffness matrixStiffnessPoromechanicsTangentCompressibilityStiffness matrixGeotechnical engineeringGeologyMatrix (chemical analysis)Nonlinear systemMechanicsEngineeringStructural engineeringMaterials sciencePorous mediumMathematicsPorosityGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of borehole is a major concern in petroleum and geotechnical engineering. Subsurface fossil fuel and thermal energy extraction, deep geologic carbon/energy storage, and waste disposal require sophisticated borehole modeling. In many instances in deep well drilling, rock exhibits a plastic behavior rather than a pure linear elastic behavior. Rock is a porous material consisting of a compressible solid matrix and number of compressible fluids occupying the pore space, so numerical analysis of complex borehole problems based on nonlinear poromechanics is indispensable. In computer methods for nonlinear poromechanics, it is expected that the tangent stiffness method is more efficient than the constant stiffness method because the number of iterations can be reduced; however, the speculation has not been corroborated, especially when applied in borehole engineering. To investigate the computational efficiency of the two methods, fully coupled poroelastoplastic borehole modeling was implemented by both the tangent stiffness and initial (or constant) stiffness methods. Results showed that the two calculation methods are consistent, and the computational performance of the tangent stiffness method is superior to the initial stiffness method based on borehole modeling, reflected in the significantly reduced number of iterations and total running time required.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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