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Enregistrement W2118560453 · doi:10.1680/geot.2000.50.2.189

Estimation of <i>in situ</i> stresses using anisotropic elasticity and suction measurements

2000· article· en· W2118560453 sur OpenAlexafffund
I. G. Doran, V. Sivakumar, J. Graham, Arvee Johnson

Notice bibliographique

RevueGéotechnique · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeotechnical engineeringAnisotropyOverburden pressurePore water pressureSuctionOverburdenEffective stressGeologyElasticity (physics)Stress (linguistics)Consolidation (business)Sampling (signal processing)Materials scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sampling and specimen preparation produce changes in mean effective stresses and pore water pressures, even with ‘perfect sampling’. The paper takes an existing simplified three-parameter cross-anisotropic elastic model and uses it to model these changes. The required ratio of cross-anisotropic parameters J/3G* can be obtained from standard CIU triaxial tests. If measurements are also made of suctions in unloaded specimens in the laboratory, then a combination of J/3G*, the measured suction, and the effective overburden pressure permits an estimation of the horizontal effective pressure and the K 0 ‘at rest’ coefficient. This can be helpful in numerical modelling that needs to start from in situ conditions, and in planning pressure levels for reconsolidation of clay specimens in the laboratory. Tests were done on Belfast Upper Boulder Clay from a depth of 28 m. Values of horizontal in situ effective stress estimated from these measurements compare favorably with conventional estimates of the ‘at rest’ coefficient K 0 and the overconsolidation ratio. Estimates of horizontal stress in London Clay were made using published data and the results compared with actual measurements. Again reasonable agreement was obtained.

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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,400

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations44
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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