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Enregistrement W2054021416 · doi:10.1139/t10-064

Evaluation of the impact of pore fluid chemistry on the hydromechanical behaviour of clay-based sealing materials

2011· article· en· W2054021416 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sumi Siddiqua, James Blatz, Greg Siemens

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada Limited
Mots-clésHydraulic conductivityGeotechnical engineeringPore water pressureDistilled waterGeologyCompressibilitySalinityMaterials scienceMineralogyChemistrySoil waterSoil scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of an experimental program undertaken to evaluate the impact of pore fluid salinity on the hydromechanical performance of light and dense backfill materials are presented. Light and dense backfills are engineered barrier materials that are being examined in the Canadian concept for storage of spent fuel in a deep geological repository. The current research investigates the impact of pore fluid chemistry on the swelling, compressibility, stiffness, and hydraulic conductivity parameters of light and dense backfills that are required as material parameters for analysis and design. In these tests, pore fluid chemistry was selected to represent groundwater within potential host units including granite and limestone rock. Results show that the performance of light backfill is significantly affected by changes in pore fluid chemistry. The swell potential of light backfill decreases with increasing salinity of the solution. The hydraulic conductivity decreases with increasing effective montmorillonite dry density and specimens saturated with saline solution have higher hydraulic conductivity than those saturated with distilled water. Conversely, the behaviour of dense backfill is governed mainly by the crushed granite component and therefore changes to the pore fluid chemistry have relatively little effect. Results of dense backfill tests confirm the material performance as a sealing material.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations132
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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