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Enregistrement W3093977973 · doi:10.1049/joe.2020.0077

Analysis and modelling on coring process of deep‐sea gravity piston corer

2020· article· en· W3093977973 sur OpenAlexfundno aff
Haoyu Wu, Na Liu, Jingping Peng, Yunzheng Ge, Bin Kong

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Natural Resources
Mots-clésCoringPenetration (warfare)GeologyPiston (optics)Penetration depthSpecific gravityMaterials scienceGeotechnical engineeringMineralogyDrillingEngineeringMetallurgyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taken the deep‐sea gravity‐piston corer as the prototype, a model of the corer penetrating was built based on energy conservation and by analysing the coring process. The effects of influencing parameters of the deep‐sea gravity‐piston corer on the penetration process and coring length were analysed. In addition, a comparison between the calculated values and the real examples was performed. The results show that corer weight, sediment properties and penetration velocity affect the coring performance. The penetration depth significantly increases with an increase in corer weight, and the corer weight plays an important role in the process of the corer penetrating. Moreover, the penetration depth decreases with the friction coefficient of increasing sediment, while it gradually increases with an increase in penetration velocity. It is also revealed that the penetration depth decreases approximately linearly as the core barrel diameter. Consequently, these will provide the basic data for the design and optimisation of deep‐water gravity‐piston corer.

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: Empirique
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
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'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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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