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Enregistrement W4200151287 · doi:10.3390/fluids6120444

Reduction of Energy Consumption for Water Wells Rehabilitation. Technology Optimization

2021· article· en· W4200151287 sur OpenAlexaff
Maxim Omelyanyuk, I.A. Pakhlyan, Nikolay Bukharin, Mouhammad El Hassan

Notice bibliographique

RevueFluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensSAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesKuban Science Foundation
Mots-clésCloggingDrawdown (hydrology)Petroleum engineeringNozzleEnvironmental scienceWater wellNatural gasLead (geology)GroundwaterEnvironmental engineeringAquiferEngineeringWaste managementGeologyGeotechnical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater wells are widely used in the energy sector, including for drinking water supplies and as water source wells in the oil and gas industry to increase production of natural gas and petroleum. Water well clogging, which can happen to any well for various reasons, is a serious problem that can lead to increased power costs due to a higher head to the pump, a reduction in the flow rate and various drawdown issues. If rehabilitation procedures do not take place in time, this can result in permanent loss of the well, and a new well must be drilled, which is not a sustainable approach. Rehabilitation methods for water wells usually include mechanical and chemical treatments, and even though these methods are well established and have been used for many years we can still observe many abandoned wells which could be rehabilitated. In this study, sets of cavitation generators are developed and used in combination with common conic hydrodynamic nozzles. This combination reduces the pressure in the system and makes the cleaning setup much lighter and more mobile. The designed nozzles were successfully used in hydrodynamic cleaning of four water wells.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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