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Enregistrement W4401224245 · doi:10.1029/2024gl109308

Pressure Dependence of Permeability in Cracked Rocks: Experimental Evidence of Non‐Linear Pore‐Pressure Gradients From Local Measurements

2024· article· en· W4401224245 sur OpenAlexaff
Gang Lin, Samuel Chapman, Dmitry Garagash, J. Fortin, Alexandre Schubnel

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversCentre National de la Recherche ScientifiqueChina Scholarship Council
Mots-clésGeologyPermeability (electromagnetism)Pore water pressureFluid dynamicsBrittlenessLinearityMineralogyMaterials scienceGeotechnical engineeringMechanicsComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the coupling between rock permeability, pore pressure, and fluid flow is crucial, as fluids play an important role in the Earth's crustal dynamics. We measured the distribution of fluid pressure during fluid‐flow experiments on two typical crustal lithologies, granite and basalt. Our results demonstrate that the pore‐pressure distribution transitions from a linear to a non‐linear profile as the imposed pore‐pressure gradient is increased (from 2.5 to 60 MPa) across the specimen. This non‐linearity results from the effective pressure dependence of permeability, for which two analytical formulations were considered: an empirical exponential and a new micromechanics‐based model. In both cases, the non‐linearity of pore pressure distribution is predicted. Using a compilation of permeability versus Terzaghi's effective pressure data for granites and basalts, we show that our micromechanics‐based model has the potential to predict the pore pressure distribution over the range of effective pressures expected within the brittle crust.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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