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Enregistrement W2112545589 · doi:10.1139/cgj-2012-0327

Optimization of strength and homogeneity of deep mixing material by the determination of workability limit and optimum water content

2013· article· en· W2112545589 sur OpenAlexvenueno aff
Fabien Szymkiewicz, Friede-Stéphanie Tamga, Alain Le Kouby, Philippe Reiffsteck

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogeneity (statistics)Atterberg limitsGeotechnical engineeringCementWater contentMixing (physics)Materials scienceMaterial propertiesEnvironmental scienceGeologyComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With ongoing development of the “deep mixing method”, the scope of applications is always widening. Once confined to ground improvement applications (i.e., to ensure stability and reduce settlements of structures on soft soils), use of this method now ranges from cut-off walls to structural elements and retaining walls. Indeed, the execution is easier, with limited excavated material, and costs less than traditional methods. With these new applications, the required hydraulic and mechanical properties of the soil-mixing material have also evolved, and numerous investigations on the hardened material have been carried out. However, properties of the material in a fresh state must be studied too, and particularly its workability because it is essential for continuity and homogeneity purposes. A laboratory program was carried out to determine the workability evolution of the material with increase of cement content. Results show that the material’s workability limit varies greatly with cement content, and that at constant dosage the clay content still controls the evolution of the material liquid limit. Also, this paper shows a method to determine the optimum water content for the deep mixing material, meaning that instructions can be given on site to ensure that optimum mechanical characteristics are reached.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,353

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,171
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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