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Enregistrement W2022295179 · doi:10.1139/cgj-2014-0289

Characteristics of groundwater seepage with cut-off wall in gravel aquifer. II: Numerical analysis

2015· article· en· W2022295179 sur OpenAlexvenueno aff
Yong-Xia Wu, Shui‐Long Shen, Zhen‐Yu Yin, Ye‐Shuang Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHydraulic conductivityGeotechnical engineeringDewateringAquiferGeologyGroundwaterHydraulic headCut-offLeakage (economics)ExcavationSettlement (finance)Soil scienceSoil waterEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a numerical investigation into the leakage behavior of cut-off walls in gravel strata due to dewatering in a deep excavation pit. The calculated values of the groundwater head and surface settlement using a model agree well with the measured values. Values of the hydraulic conductivity (k) and storage coefficient (S s ) of each soil layer are obtained from the test results when the cut-off wall is 43 m deep. The leakage through the cut-off wall in gravel is analyzed by considering a variation in hydraulic conductivity in different sections of the cut-off wall. The simulated results show that a significant leakage occurred in the 54 m deep cut-off wall. Although leakage did occur in the full cut-off wall in the confined aquifer, the full cut-off wall is still more efficient in preventing groundwater seepage than the partial cut-off wall. The relative depths of the cut-off wall and of the wells have a significant effect on ground surface settlement during the withdrawal of groundwater. Therefore, the appropriate selection of relative depth of both cut-off wall and pumping well is an effective way of controlling surface settlement outside the pit.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations118
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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