Measuring shear wave velocity, Vs, of a hidden layer: an application to soil improvement under roads
Notice bibliographique
Résumé
In a number of practical cases, a typical one being the investigation of the subsoil properties below roads or foundations, one faces the problem of measuring the elastic properties of a geological layer (here called “hidden layer”) underlying a more compact and rigid surface layer. In such cases, the effectiveness of common surface seismic methods is poor for different reasons, but mostly linked to the reflection–transmission properties of the waves at a stiff-to-soft interface. Borehole methods are more efficient, but expensive and only provide vertical information at certain points. Attempts carried out in the past to characterize the hidden layer properties through surface seismic techniques consisted in placing the seismic source on the surface alongside, but off the stiff artificial layer (road or foundation). An alternative approach is presented based on placing the seismic source just below the stiff artificial layer. In cases where soil improvement–compaction are carried out through injection of expanding resins, then the hidden layer can be easily reached via the injecting tools and in some cases (e.g., urban settings characterized by laterally continuous artificial layers or roads constructed on embankments) this can be the only viable option. The results obtained from this approach using a number of practical cases where roads affected by differential sinking have later been compacted will be presented. The average soil improvement that can be achieved with the specific kind of expanding resin used in this study is then quantified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».