Penetrability of microfine cement grouts: experimental investigation and fuzzy regression modeling
Notice bibliographique
Résumé
One-dimensional injection tests were conducted on sand columns with a height of 134 cm for the penetrability evaluation of microfine cement grouts. Three ordinary cement types were pulverized to obtain microfine cements having nominal maximum grain sizes of 20 and 10 μm, and these cements were used in the present investigation. Suspensions with water to cement (W/C) ratios of 1, 2, and 3, by weight, were injected into 13 clean sands with d 15 ranging from 0.17 to 2.25 mm and C u ranging from 1.19 to 6.67. Pulverization of the ordinary cements to produce microfine cements extends the range of groutable sands to “medium-to-fine”. Cement fineness; suspension W/C ratio and apparent viscosity; and sand grain size, gradation, and relative density are very important parameters, as they substantially affect both grout penetration and maximum injection pressure. The penetration length of cement grouts was correlated to parameters pertinent to the suspension, sand, and injection process by performing fuzzy and ordinary linear regression analyses of the injection test results. The resultant fuzzy regression models provided successful penetration length predictions for the majority of the cases analyzed, while the best ordinary regression model exhibited a correlation coefficient not higher than 0.363.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».