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Enregistrement W3207722144 · doi:10.3390/app11093830

Theoretical and Experimental Analysis for Cleaning Ice Cores from EstisolTM 140 Drill Liquid

2021· article· en· W3207722144 sur OpenAlexaff
Francesco Enrichi, Dorthe Dahl‐Jensen, J. P. Steffensen, Carlo Barbante

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésSublimation (psychology)Ice coreCoringDefrostingGeologyDrillDrillingPetroleum engineeringEnvironmental sciencePetrologyMechanical engineeringEngineeringOceanographyHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To reconstruct climate history of the past 1.5 Million years, the project: Beyond EPICA Oldest Ice (BEOI) will drill about 2700 m of ice core in East Antarctica (2021–2025). As drilling fluid, an aliphatic ester fluid, EstisolTM 140, will be used. Newly drilled ice cores will be retrieved from the drill soaked in fluid, and this fluid should be removed from the cores. Most of it will be vacuum-cleaned off in a Fluid Extraction Device and wiped off with paper towels. Based on our experiences in Greenland deep ice coring, most of the residual fluid can be removed by storing the cores openly on shelves in a ventilated room. After a week of “drying”, the cores have a dry feel, handling them do not give “wet” gloves and they can easily be marked with lead pencils. This paper presents a theoretical investigation and some simple testing on the “drying” process. The rates of sublimation of ice and evaporation of fluid have been calculated at different temperatures. The calculations show that sublimation of the ice core should not occur, and that evaporation of fluid should be almost negligible. Our test results support these calculations, but also revealed significant fluid run-off and dripping, resulting in the removal of most of the fluid in a couple of days, independent of temperature and ventilation conditions. Finally, we discuss crucial factors that ensure optimal long-term ice core preservation in storage, such as temperature stability, defrosting cycles of freezers and open core storage versus storage of cores in insulated crates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
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Résumé présentoui

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