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Enregistrement W4407396633 · doi:10.1016/j.compgeo.2025.107122

Strategically Coupled Inertial Flow and Interface Evolution Model for Cavern Development by Dissolution Mining

2025· article· en· W4407396633 sur OpenAlexafffund
Li Li, Maurice B. Dusseault

Notice bibliographique

RevueComputers and Geotechnics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDissolutionInertial frame of referenceInterface (matter)Interface modelFlow (mathematics)GeologyMining engineeringPetroleum engineeringEngineeringEnvironmental scienceMechanicsComputer sciencePhysicsClassical mechanicsBubbleHuman–computer interactionChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shape control is important for large-scale underground caverns developed by dissolution mining; however, it is greatly complicated by turbulent brine flow and natural and forced convection. An improved model for simulating dissolution mining of large caverns over long injection periods is presented. The brine flow is modeled using the Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations coupled with a mass conservation equation governing the evolution of the cavern walls. It is demonstrated that cavern wall irregularities previously assumed to be exclusively due to mineral heterogeneity are also readily attributable to the turbulent flow. Two competing dissolution mechanisms are identified, one enhancing dissolution unevenness and one that smooths out irregular dissolution features on the cavern walls. Two cavern construction methods were investigated: reverse and direct dissolution methods, which tend towards a “morning glory” and a “wide bottom decanter” shaped cavern, respectively. Results suggest that, because of the buoyancy effect, large roof spans are unavoidable without using an oil/air blanket; however, blanket usage leads to more jagged boundaries and can decrease the cavern construction rate. This study opens a path to the development of robust models of large-scale cavern development for energy storage and has implications for similar processes such as leach mining or ice melting.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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