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Enregistrement W4376506326 · doi:10.1520/gtj20220167

Recent and New Information from the Slug Test Data of Ferris and Knowles (1954)

2023· article· en· W4376506326 sur OpenAlexaff
Robert P. Chapuis

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSluggingSlug testAquiferGeotechnical engineeringGeologyVolume (thermodynamics)Hydrology (agriculture)Water tablePiezometerTest dataMechanicsGroundwaterEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The slug test theories take into account or not the tested material storativity, S. Ferris and Knowles (1954) proposed a first theory with S, the Ferris-Knowles (FK) theory. A few reasons were given to reject it in the 1970s. New and stronger reasons are given here. The FK test was incomplete because the data started 75 seconds after slugging with a large volume of water. These data are reinterpreted here with recent and correct methods, which have proven that the theories with S are wrong and cannot give an S value. The FK partial data yield a straight velocity plot, typical of all slug tests in aquifers, and a small piezometric error of 1 cm. During the first 75 seconds, 99 % of the water volume left the riser pipe to enter the aquifer. The only data (t > 75 s) were for the last 1 % of the water volume. The article shows that the FK theory yields an elastic S value corresponding to peat, which is nonsense. If the authors tested an aquifer, then their late data described the return to equilibrium of a water mound due to slugging 150 L of water and not the slug test data, which took place in the first 75 seconds. The delay in starting data collection may have been due to long dynamic effects with gas trapping and outgassing after slugging with a huge volume of water, but this was not documented. The correct methods for slug tests show that the FK theory tries to fit an exponential with a hyperbola. The FK theory was the first of weird methods trying to find the S value with confusing math and physics, which have so far delayed the use of physically correct methods in ASTM standards for slug tests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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