Use of the grain-size distribution for estimation of the soil-water characteristic curve
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of unsaturated soil mechanics into engineering practice is dependent, to a large extent, upon an ability to estimate unsaturated soil property functions. The soil-water characteristic curve (SWCC), along with the saturated soil properties, has proven to provide a satisfactory basis for estimating the permeability function and shear strength functions for an unsaturated soil. The volume change functions have not been totally defined nor applied in geotechnical engineering. The objective of this paper is to present a procedure for estimating the SWCC from information on the grain-size distribution and the volumemass properties of a soil. SWCCs represent a continuous water content versus soil suction relationship. The proposed method provides an approximate means of estimating the desorption curve corresponding to a soil initially slurried near the liquid limit. The effects of stress history, fabric, confining pressure, and hysteresis are not addressed. A database of published data is used to verify the proposed procedure. The database contains independent measurements of the grain-size distribution and the SWCC. The level of fit between the estimated and measured SWCCs is analyzed statistically. The proposed procedure is compared to previously proposed methods for predicting the SWCC from the grain-size distribution. The results show that the proposed procedure is somewhat superior to previous methods.Key words: soil-water characteristic curve, grain-size distribution, volume-mass properties, pedo-transfer function, unsaturated soil property functions.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».