New approach to improve soil-water characteristic curve to reduce variation in estimation of unsaturated permeability function
Notice bibliographique
Résumé
The unsaturated permeability function is often estimated from the soil-water characteristic curve (SWCC) of a soil. A complete SWCC measurement can improve the estimation of the unsaturated permeability function. In most laboratories, the SWCC can be measured up to a suction of 100 kPa using a Tempe cell. However, complete measurement of the SWCC is an expensive and time-consuming task. Therefore, this paper presents a new approach to estimate SWCC data points beyond 100 kPa suction to complement the SWCC measured up to a suction of 100 kPa. The new SWCC is then used to estimate the unsaturated permeability function. The proposed approach uses knowledge of the grain-size distribution curve and measured SWCC data at 100 kPa suction to estimate the SWCC data points beyond 100 kPa suction. To verify the proposed procedure, SWCC tests were conducted over a wide range of suctions for coarse kaolin and a triaxial permeameter system was used to directly measure unsaturated permeability of the coarse kaolin. The proposed procedure is found to reduce the variation between unsaturated permeability functions estimated by various estimation models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».