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Enregistrement W3196120260 · doi:10.3390/app11167617

Investigation of Climate Change on Unsaturated Porous Media via a Discrete Thermo-Hydro-Mechanical Model

2021· article· en· W3196120260 sur OpenAlexaff
Alireza Mokhtari Varnosfaderani, Ehsan Motevali Haghighi, Behrouz Gatmiri, SeonHong Na

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumMaterials scienceIsothermal processMasonryPermeability (electromagnetism)Energy balanceMoistureSaturation (graph theory)Fracture mechanicsDegree of saturationGeotechnical engineeringPorosityMechanicsEnvironmental scienceComposite materialStructural engineeringGeologySoil scienceEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impacts of climate change on unsaturated porous media have been investigated through the coupled thermo-hydro-mechanical analysis by leveraging a discrete fracture model. The transport of gas and liquid phases in unsaturated porous media is captured under non-isothermal conditions. The balance principles of moisture energy and mass are associated with crack propagation. The temperature-dependent degree of saturation and permeability of water are incorporated into fracture based on the cubic law. Numerical examples are designed to evaluate the applicability of the proposed model against climate change. First, a double-notch plate domain is used to identify the sensitivity of various material properties on crack propagation associated with mechanical loading. Then, a masonry wall of drying under thermal action is studied to investigate its degradation by mimicking climatic load conditions. The results of numerical tests demonstrate the capabilities of the proposed model for practical application well.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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