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Enregistrement W2104474662 · doi:10.1061/41165(397)163

Combined Seepage and Slope Stability Analysis of Rapid Drawdown Scenarios for Levee Design

2011· article· en· W2104474662 sur OpenAlexaff
M. D. Fredlund, Haihua Lu, Tie-Qun FENG

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensShell (Canada)SoilVision Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrawdown (hydrology)Water tableLeveeStability (learning theory)Geotechnical engineeringSlope stabilitySlope stability analysisTransient (computer programming)Stage (stratigraphy)Point (geometry)Pore water pressureGeologyComputer scienceMathematicsGroundwaterGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The strength of levees can be affected during fluctuations in the water table. It is also possible for the climate to have an influence on the position of the water table in an earth levee. Traditional methods have resulted in approximate methods for dealing with the transient fluctuations of the water table in a levee. These approximations are generally accepted in engineering practice but the question can be rightfully raised as to how these approximations compare to a rigorous transient combined seepage and slope stability analysis. Software technology has significantly changed in recent years and is now at the point where it is much easier to perform transient seepage analyses. There are new questions that can be asked. Does an effective stress analysis diverge significantly from the 3-stage Duncan (1990) analysis? If so, under what conditions? This paper compares the Duncan (1990) three-stage methodology for analyzing rapid drawdown scenarios to a combined transient seepage and slope stability analysis. Traditional limit equilibrium methods will be utilized in the slope stability analysis and the accommodation of saturated and unsaturated pore-water pressures will be considered. Analyses of a number of typical cross-sections will be considered in order to determine the potential influence of geometry. The intent of the paper is to illustrate scenarios under which the Duncan (loc. cit.) methodology produces similar results to the results of a more rigorous analysis.

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)0,000
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 enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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