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 d15 ranging from 0.17 to 2.25 mm and Cu 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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».