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Enregistrement W2999724424 · doi:10.1139/cgj-2019-0094

Measuring while drilling in Florida limestone for geotechnical site investigation

2020· article· en· W2999724424 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Rodgers, Michael McVay, David Horhota, José Ignacio Hernando, Jerry M. Paris

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlorida Department of TransportationU.S. Department of Transportation
Mots-clésCoringDrillingGeotechnical engineeringDrillGeologyDrill cuttingsMeasurement while drillingPetroleum engineeringRock mass classificationDrilling fluidMining engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Florida limestone can be challenging to recover during coring operations, as the rock generally is soft, porous, and often highly weathered. Low recoveries coupled with poor rock quality are common in Florida, which limits the data available for geotechnical design. However, the low recoveries and poor rock quality may be attributable to coring techniques and not the rock’s in situ condition. This paper explores integrating measuring while drilling (MWD) into standard coring procedures to provide in situ strength assessment and optimize core recoveries and rock quality to improve rock mass characterization. Six drilling parameters were monitored during the research, and a controlled drilling environment was developed to investigate each monitored parameter’s effects. Variable drill bit configurations were also explored to investigate the effects of bit geometry. Interdependent relationships between the drilling parameters were discovered and a new concept of operating within optimal drilling parameter ranges based on these relationships is introduced. The coring practices developed in the controlled environment were then tested in natural Florida limestone. It was concluded that operating within the optimal ranges allows in situ strength assessment and improves core recoveries and rock quality.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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