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Enregistrement W2096449471 · doi:10.1139/t08-031

Channeling during settling and self-weight consolidation of cohesive sediments

2008· article· en· W2096449471 sur OpenAlexvenueno aff
Soonkie Nam, Marte Gutierrez, Panayiotis Diplas

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNational Science Foundation
Mots-clésConsolidation (business)SettlingFlocculationGeotechnical engineeringCoalescence (physics)SlurryGeologyMaterials sciencePore water pressureMineralogyComposite materialChemical engineeringEnvironmental scienceEngineeringEnvironmental engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a part of the settling and self-weight consolidation of fine-grained materials, a common but not widely recognized phenomenon randomly occurs, namely channeling or the formation of narrow vertical paths or “channels.” Channel formation can have important effects on the microstructure, consolidation, and shear strength characteristics of newly formed sediments. However, only a few studies have been performed on channeling. The causes of channel formation and the factors affecting it are still not fully understood. This paper presents the results of an experimental study of channel formation during settling and self-weight consolidation in fine-grained materials. Four types of fine-grained materials and different slurry concentrations were tested using large and small settling columns, and channel formation was observed using a high-resolution digital camera. The results indicate that the primary mechanism for channel formation is the coalescence of small-scale discontinuities between clusters of soil particles formed by flocculation. The stronger the degree of flocculation, the more prevalent is the formation of channels. Pore pressure measurements show the effects of channels in dissipating excess pore pressures in sediments undergoing self-weight consolidation.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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