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Enregistrement W1983758377 · doi:10.1680/geng.13.00130

Laboratory investigation of shaft grouting

2014· article· en· W1983758377 sur OpenAlexaff
Vahidoddin Fattahpour, Béatrice A. Baudet, James W. C. Sze

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroutGeotechnical engineeringCompactionDrainagePileGeologyPore water pressureEffective stressHomogeneousPrincipal stressStress (linguistics)Materials scienceShear stressComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of tests is carried out using a purpose-built set-up to model compaction grouting around a pile shaft. The tests are performed on Hong Kong completely decomposed granite placed in a Rowe cell, with cement grout directly injected at the bottom of the cell from a pressure interface chamber. The soil specimens are tested under different initial stress and density conditions, either normally consolidated or overconsolidated. Different grouting pressures are used. The results indicate that a target volume of grout can be injected if the grout injection pressure is larger than the total stress by a magnitude at least equal to the effective stress. There is a tendency for the grout to propagate between the pile and the soil, with a residual densification of the soil after drainage. In loose soil, grouting has the effect of reducing the effective stress in the soil to zero, resulting in a homogeneous layer of grout between the shaft and soil. In denser specimens, fractures can occur parallel to the direction of minimum principal stress. A noticeable decrease in void ratio is achieved after grouting, due to both grout injection and drainage.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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