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Enregistrement W2083890668 · doi:10.1520/gtj102142

Principle and Prototype Testing of a New Matric Suction Sensor

2010· article· en· W2083890668 sur OpenAlexaff
Adedeji Dunmola, Paul Simms, Manuel Padilla

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringSuctionTensiometer (surface tension)Strain gaugePoromechanicsPiezoresistive effectSuction cupSiltMaterials scienceCavitationPorosityMechanicsPorous mediumGeologyComposite materialEngineeringMechanical engineeringThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new principle for matric suction measurement is proposed, based upon strain measurement of a contiguous porous material of high air-entry value (AEV). In theory, this allows for the measurement of matric suction without the associated errors due to cavitation or hysteresis for suctions below the AEV. Results from testing a prototype sensor made from a deformable porous material with a high AEV (S=0.85 at 5 MPa) are presented. Deformation of the prototype was determined by means of attached electrical resistivity strain gauges. Matric suction is then inferred from the strain measurements using poroelasticity theory. Tests performed in a drying artificial silt show that matric suction values inferred using the prototype sensor showed reasonable agreement with corresponding values obtained using a tensiometer, a psychrometer, and with suctions established using axis-translation. Mean absolute errors of matric suction measurement were 8, 16, and 100 kPa for ranges of 0–150, 50–300, and 300–1200 kPa, respectively.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
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.

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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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