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Enregistrement W2015596744 · doi:10.3850/978-981-07-3559-3_101-0005

Use of Geosynthetics to Aid Construction Over Soft Soils – Successes and Cautions

2012· article· en· W2015596744 sur OpenAlexaff
R. Kerry Rowe, C. Taechakumthorn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeosyntheticsSoil waterGeotechnical engineeringEnvironmental scienceEngineeringCivil engineeringForensic engineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geosynthetic reinforcement and prefabricated vertical drains (PVDs), both separately and in combination, have substantially improved the engineer's ability to cost-effectively construct embankments over difficult and soft soils. This paper explores the reason for the success and the benefits that can be achieved using geosynthetics, as a basal reinforcement, and PVDs to increase short-term stability of embankments and to accelerate consolidation and long-term strength gain. The paper examines both embankments on fibrous peats and a range of soft clays. It demonstrates that good geotechnical engineering is at least as important with the use of geosynthetics as it is without their use. For example, geosynthetic basal reinforcement can be extremely effective in allowing timely construction of embank· ment over peats and soft clays - however an understanding of the mechanism at work and the key engineering properties is essential for consistent success. Not all soils are the same and likewise not all geosynthetic reinforcement is the same. The paper discusses the key mechanism and engineering properties of both soil and reinforcement critical to success. It highlights not only the advantages but also the limitations of different types of reinforcement for different types of soil. It provides field examples, supported by numerical analysis, of great success in the use of geosynthetics - and failures. The paper discusses where both can be anticipated. Finally the paper explores the role of the rate·sensitivity of both reinforcement and soil on the long-term performance of embankments over difficult soils.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,244

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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