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Enregistrement W4401190434 · doi:10.1098/rsos.231555

Bubble ascent and rupture in mud volcanoes

2024· article· en· W4401190434 sur OpenAlexfundno aff
M. L. Rudolph, Kirti Chandra Sahu, Nikos Savva, András Szilágyi, Zoltán Hórvölgyi, Péter Márton, Ádám Tajti, Károly Szép, Boglárka Balog, Manoj Kumar Tripathi, Harishankar Manikantan, Ferenc L. Forray, Michael Manga, Péter Hantz

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionHorizon 2020 Framework ProgrammeCanadian Institute for Advanced ResearchDivision of Earth SciencesNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapNational Science Foundation
Mots-clésGeologyLavaBubbleBurstingVolcanoNucleationMechanicsPetrologyPhysicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large gas bubbles can reach the surface of pools of mud and lava where they burst, often through the formation and expansion of circular holes. Bursting bubbles release volatiles and generate spatter, and hence play a key role in volcanic degassing and volcanic edifice construction. Here, we study the ascent and rupture of bubbles using a combination of field observations at Pâclele Mici (Romania), laboratory experiments with mud from the Imperial Valley (California, USA), numerical simulations and theoretical models. Numerical simulations predict that bubbles ascend through the mud as elliptical caps that develop a dimple at the apex as they impinge on the free surface. We documented the rupture of bubbles in nature and under laboratory conditions using high-speed video. The bursting of mud bubbles starts with the nucleation of multiple holes, which form at a near-constant rate and in quick succession. The quasi-circular holes rapidly grow and coalesce, and the sheet evolves towards a filamentous structure that finally falls back into the mud pool, sometimes breaking up into droplets. The rate of expansion of holes in the sheet can be explained by a generalization of the Taylor-Culick theory, which is shown to hold independent of the fluid rheology.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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