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Enregistrement W2003050273 · doi:10.1680/grim.11.00001

Experimental creep behaviour and modelling of silicified sand

2012· article· en· W2003050273 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy S. Becker, Joseph E. Dove, Patricia M. Dove

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Ground Improvement · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCreepSodium silicateGeotechnical engineeringMaterials scienceDeformation (meteorology)Laboratory testEnvironmental scienceComposite materialGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stress–strain–time behaviour was investigated for sand that was treated by a new biologically inspired silicification process. This ground treatment method offers the potential to achieve similar performance as existing soil treatment methods using lower concentrations of environmentally benign component materials. This experimental study evaluated the influence of a polyelectrolyte pretreatment and test procedure on the fundamental strength of medium dense Ottawa 20/30 sand silicified with 20% sodium silicate. Samples were subjected to unconfined single-increment, unconfined incremental, and confined incremental creep tests. The results show that the creep behaviour of silicified samples is similar to the behaviour of traditionally treated sand. Fundamental strengths were approximately 50 kPa when unconfined, and ranged from 117 kPa to greater than 340 kPa when confined at 69 and 138 kPa, respectively. The data also show that incremental creep tests may be a more rapid means of determining parameters for creep modelling than the existing standardised single-increment test method. Parameters for modelling long-term deformation behaviour are consistent with published parameters for existing soil treatment methods even though compositional differences exist between the samples used in studies.

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 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,373

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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