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Enregistrement W6907791700 · doi:10.2516/ogst:1982011/pdf

Mise en oeuvre de la théorie de la percolation pour modéliser le drainage des milieux poreux et la perméabilité relative au liquide non mouillant injecté

2006· article· fr· W6907791700 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingPercolation (cognitive psychology)Statistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour comprendre les phénomènes physiques ayant lieu au sein des milieux poreux, il est nécessaire d'arriver à un modèle géométrique qui est représentatif du milieu, et qui permet de calculer ses propriétés. Dans le présent article, on étudie le comportement en drainage d'une variété de réseaux réguliers représentant l'espace des vides en utilisant, à l'aide de l'ordinateur, les techniques de la percolation des sites et des liaisons. Tous ces réseaux contiennent des liens et des nSuds et on prend en compte la corrélation qui existe entre la probabilité d'être conducteur pour un nSud et la probabilité d'être conducteur pour un lien. Au cours de l'envahissement d'un réseau, on a déterminé de nombreuses grandeurs en fonction de ces probabilités. Les résultats obtenus sur des réseaux d'une taille de 33 x 33 mailles ou de 18 x 18 x 12 mailles, sont bien représentatifs des réseaux infinis. A partir des résultats obtenus sur réseaux au moyen de la théorie de la percolation on a calculé :- la courbe de porosimétrie au mercure des grès ; - l'évolution de la saturation non conductriceen mercure caractéristique des grès ; - la courbe de la perméabilité relative au mercure caractéristique des grès, et - la courbe de la perméabilité relative à l'huile des empilements de sable. Pour pouvoir effectuer ces calculs, il a fallu tenir compte de la correspondance entre la probabilité d'être conducteur (pour un lien ou un site) et la distribution cumulée des diamètres (d'un lien ou d'un nSud). Par ailleurs, on a utilisé des fonctions densité réalistes pour le diamètre des liens et des nSuds, des hypothèses tant sur la relation entre le volume et le diamètre des pores que sur leur forme moyenne, et d'autres hypothèses pour le calcul des perméabilités relatives. Les résultats calculés à partir du réseau cubique et du réseau tétraédrique, en utilisant la percolation de sites, s'accordent bien avec les données expérimentales.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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'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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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