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Enregistrement W6998901196

Caractérisation géophysique du dégel d'échantillons de permafrost.

2023· dissertation· fr· W6998901196 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoint distribution modelForest regenerationTransient flow
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'utilisation de méthodes géophysiques pour l`étude de terrain le pergélisolés n'a cessé de croître ces derniers temps, principalement en raison de leur capacité à offrir une compréhension globale des variations spatiales et des processus in situ des échantillons de pergélisol. Pour étudier le potentiel et les contraintes des techniques géophysiques dans la surveillance des propriétés in situ du pergélisol à l'échelle fine, deux configurations de laboratoire distinctes ont été développées et construites. Dans la phase initiale de cette étude, nous avons effectué des mesures simultanées de résistivité électrique et acoustique, ainsi que de tomographie informatisée aux rayons X (CT), sur des échantillons non consolidés partiellement saturés. Au total, 39 échantillons ont été testés à différentes températures, allant de complètement congelés (-23 °C) à complètement décongelés (11 °C). L'étude s'est concentrée sur deux variables indépendantes, soit la taille des grains et la salinité de la saumure. Nos résultats indiquent un changement notable des propriétés acoustiques et électriques du matériel lorsque l'espace poral passe d'un état à l'autre. Nous avons découvert l'existence de deux types de glace dans le réseau de pores: soit 1) la glace de contact et 2) la glace de remplissage des pores. Ceux-ci ont des effets différents sur les milieux poreux cryogéniques. Notre analyse de la vitesse des ondes P, de la fraction de glace et du CT nous a permis de conclure que l'étude de ces deux types de glace est cruciale avant d'interpréter l'information électroacoustique du pergélisol. Dans la deuxième phase de l'étude, un nouveau modèle appelé le modèle de cimentation dynamique (DCM) a été développé. Dans le DCM, le facteur de cimentation est traité comme une variable dynamique qui change en réponse aux variations de la fraction de glace et du type de glace lorsque la température change. En outre, une mise à jour du modèle à quatre phases (FPM), un modèle bien connu utilisé pour estimer les fractions de contenu des pores, a été effectuée afin de prendre en compte l'impact de la température sur la concentration en sel et la résistivité des fluides. Les fractions de contenu poreux estimées obtenues par DCM et FPM ont été comparées aux résultats du CT scan, et les résultats ont montré une bonne concordance. La différence absolue la plus élevée est inférieure à 12% et la différence la plus faible est d'environ 1%. Dans la troisième étape de cette recherche, la micro-CT (μCT) a été employée pour examiner la microstructure et le contenu poreux de trois carottes de forage de pergélisol prélevées dans la région côtière de Tuktoyaktuk située dans les Territoires du Nord-Ouest dans l'arctique canadien. La haute résolution des images μCT nous a permis de cartographier les microstructures et de mesurer le volume des pores et des matériaux à l'intérieur ainsi que les deux types de sédiments pendant que les carottes étaient soumises à une expérience de dégel contrôlée. Les images μCT ont révélé deux cryostructures distinctes, soit : 1) les motifs lenticulaires et 2) réticulés. De plus, les fractions volumétriques du contenu des pores obtenues à partir des données μCT ont été comparées au contenu estimé des pores dérivé des mesures électroacoustiques utilisant le FPM. En général, une bonne corrélation entre les résultats des deux méthodes a été observée. En conclusion, les mesures que nous avons effectuées nous ont permis de mieux comprendre le comportement du pergélisol à micro-échelle dans différentes conditions physiques. Plus précisément, les mesures électroacoustiques que nous avons effectuées ont fourni des informations précieuses sur la transition de phase du pergélisol de son état gelé à son état dégelé. The use of geophysical methods to monitor changes in permafrost conditions in field studies has seen a steady increase in recent times, mainly due to their ability to offer an understanding of spatial variations and in-situ processes. To investigate the potential and limitations of geophysical techniques in monitoring in-situ properties of permafrost at the micro-scale, two distinct laboratory configurations were developed, built, commissioned, and tested. For the initial phase of this thesis, we performed simultaneous ultrasonic acoustic and electrical resistivity measurements, along with X-ray computed tomography (CT), on partially saturated unconsolidated synthetic samples. In total, 39 samples were tested at temperatures that ranged from -23 °C (completely frozen) to +11 °C (completely thawed). The study focused on the effect of two independent variables, mainly, grain size and brine salinity. Our findings indicate a noticeable change in the acoustic and electrical properties of material when the pore space transitions between the frozen and thawed states. We discovered the existence of two types of ice within the pore network: contact cementing and pore-filling ice. These have different impacts on the structured integrity of cryogenic porous media. Our analysis of P-wave velocity, ice fraction, and CT led us to conclude that investigation of these two types of ice is crucial prior to interp reting the electro-acoustic information of permafrost. In the second phase of the study, a new model called the Dynamic Cementation Model (DCM) was developed. In the DCM, the cementation factor is treated as a dynamic variable that changes in response to variations in ice fraction and ice type as the temperature changes. Additionally, an update was made to the Four-Phase Model (FPM), a well-known model used to estimate pore content fractions, to consider the impact of subzero temperatures on solute concentration and fluid electrical resistivity. The estimated pore content fractions obtained through DCM and FPM were compared with CT scan results, and showed good agreement, with the highest absolute difference being less than 12% and the lowest difference being around 1%. In the third stage of this research, μCT was employed to examine the microstructure and pore content of three permafrost drill cores collected from the Tuktoyaktuk Coastlands region located in the Northwest Territories, Canadian Arctic. The high resolution of the μCT images enabled us to map the microstructures and measure the volume of pore contents while the cores were subjected to a controlled thawing experiment. The μCT images revealed two distinct cryostructures: lenticular and reticulate patterns. Moreover, the volumetric fractions of the pore content obtained from the μCT data were compared to the estimated pore content derived from electro-acoustic measurements using the FPM. In general, a good agreement between the results of two methods was observed. In conclusion, the measurements we took allowed us to gain a more detailed understanding of how permafrost behaves on a micro-scale in varying physical conditions. Specifically, the electro acoustic measurements we conducted provided valuable insights into the phase transition of permafrost from its frozen state to a thawed state.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

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Publié2023
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