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Enregistrement W4415711082 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c00586

Review and Outlook on Mechanical Responses of Hydrate-Bearing Sediments to Hydrate Phase Change: From Theories to Applications

2025· article· en· W4415711082 sur OpenAlexaff
Fulong Ning, Liqin Sun, Yingjie Zhao, Zhichao Liu, Qi Wu, Xiaofeng Dou, Jiaxin Sun, Jiazuo Zhou, Zhun Zhang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHydrateClathrate hydrateNatural gasPhase (matter)Extraction (chemistry)Resource (disambiguation)Characterization (materials science)Explosive material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural gas hydrate is considered a promising energy resource due to its extensive reserves and high energy density. However, extracting gas from hydrates involves in situ dissociation, which may weaken the mechanical properties of hydrate-bearing sediments, potentially leading to reservoir deformation or even geological hazards. Consequently, understanding the mechanical response of these sediments during hydrate phase change is essential for ensuring safe and efficient gas extraction. This review comprehensively summarizes recent studies on the mechanical behaviors during hydrate phase change, including aspects such as strength, deformation, constitutive models, and applications. Furthermore, it discusses the current challenges in further understanding the mechanical response under hydrate phase change. Future research priorities could concentrate on developing representative sample preparation methods, detailed characterization of the mesostructures, precise constitutive models, and practical numerical simulations. Successfully addressing these challenges could ensure adequate security for safer and more efficient extraction of natural gas from hydrate reservoirs, thereby promoting sustainable utilization of this promising energy source.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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