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Enregistrement W1996575576 · doi:10.1680/gein.12.00011

Numerical investigation of transient hydration of unsaturated geosynthetic clay liners

2012· article· en· W1996575576 sur OpenAlexafffund
Greg Siemens, W. Andy Take, R. Kerry Rowe, R.W.I. Brachman

Notice bibliographique

RevueGeosynthetics International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDrexel University
Mots-clésGeosynthetic clay linerGeomembraneGeotechnical engineeringWater contentHydraulic conductivityInfiltration (HVAC)GeosyntheticsMoistureSuctionEnvironmental sciencePore water pressureSoil scienceMaterials scienceGeologySoil waterComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Geosynthetic clay liners (GCLs) are commonly used as hydraulic barriers, owing to their low hydraulic conductivity and their ability to form a composite barrier system with geomembranes. The GCL is manufactured and placed at a low initial moisture content, and must hydrate in the field in order to function as an effective barrier. With the overlying geomembrane limiting infiltration from above, moisture must come from the underlying foundation soil. In this paper, numerical simulations are completed to calibrate models for GCL hydration followed by a sensitivity analysis on the underlying soil properties and moisture content. The results show that the driving factor used to predict the GCL hydration level is the suction value provided by the underlying soil. The GCL requires such a small quantity of moisture relative to the amount in the soil that the suction within the soil at the beginning and end of models is relatively constant. The time rate of GCL hydration was found to be mainly a function of the unsaturated properties of the GCL. A methodology is developed to predict the final GCL moisture content and time rate of hydration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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