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Enregistrement W4401620823 · doi:10.2478/johh-2024-0012

Analysis of the unsaturated hydraulic properties of rocks using multiple laboratory methods

2024· article· en· W4401620823 sur OpenAlexaboutno aff
Luwen Zhuang, Fernanda O. Hoerlle, Hao Chen, Elizabeth M. Pontedeiro, Martinus Th. van Genuchten, Paulo Couto, Chaozhong Qin, Kairong Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology and Hydromechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShell BrasilInje UniversityUniversidade Federal do Rio de JaneiroNational Natural Science Foundation of ChinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésGeotechnical engineeringGeologyPetroleum engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Proper characterization of the unsaturated hydraulic properties in rocks is significant for predicting fluid flow in soil, hydrogeologic, and petroleum science and engineering problems. In this study, we contributed rigorous analysis of the unsaturated hydraulic properties of three reservoir rock samples (Berea Sandstone, Guelph Dolomite, and Indiana Limestone). An improved version of the standard evaporation method (HYPROP) was developed to cater specifically to rock samples. The improved HYPROP setup enables measurements of local water pressures within rock samples without disturbing the upper portion of the samples. The obtained results were compared with those obtained using the conventional pressure plate method and a state-of-the-art nuclear magnetic resonance (NMR) method. Observed data were analyzed in terms of four different unimodal and bimodal hydraulic functions. The HYPROP data were found to be relatively close to the pressure plate data of two carbonate rocks. The NMR-based data were reasonably consistent with the HYPROP data, with differences likely due in part to the fact that they were obtained using two different 5-cm long plugs taken from the same core. Heterogeneity along the rock cores from which the samples were taken could be a major reason for the observed differences, and hence should be considered in reservoir analyses.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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