Development of suction measurement techniques to quantify the water retention behaviour of GCLs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Geosynthetic clay liners (GCLs) have the potential to act as excellent hydraulic barriers, and have been successfully used in numerous barrier system applications, including composite landfill liners. In order to function effectively in the role of a hydraulic barrier, these products must first hydrate through the uptake of moisture from the subsoil. They then must demonstrate adequate dimensional stability during any subsequent moisture loss, to avoid separation of the panel overlaps. The key to understanding these moisture uptake and retention phenomena is the constitutive relationship between suction and moisture content. This relationship is commonly referred to as the water retention curve (WRC) of a material. Despite the significance of this relationship for the final success of the barrier, only a few studies have successfully quantified portions of water retention curves, and for only a subset of available GCL product types. This scarcity of data is due primarily to the inherent difficulty of determining this function experimentally for a composite material such as a GCL, and to the difficulty in measuring the wide range of suctions that need to be investigated. In response to this data gap, a dual-technique strategy for the quantification of WRC for GCLs is investigated in this paper, in which two different suction measurement techniques (high-capacity tensiometers and capacitive relative humidity sensors) have been assessed to see whether they are capable of experimentally quantifying the relationship between moisture content and suction for a GCL. This paper discusses the sample preparation techniques and required equilibration times for these techniques, and demonstrates that they can provide water retention data for GCLs that are consistent with published results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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