Notice bibliographique
Résumé
A case study for the reclamation of a slurry pond as part of an offshore reclamation project in Singapore is presented in this paper. The slurry pond covered an area of 180 ha. The slurry in the pond was recently deposited ultra-soft high-plasticity clay. The water content of the slurry was more than 120% and the undrained shear strength was less than 8 kPa. The reclamation was first carried out by spreading sand fill in thin layers 20 cm thick using a specially designed sand spreader. The filling speed was carefully controlled to allow the slurry to be consolidated before more fill could be placed. Despite the precautions a failure occurred, in the form of mud bursting. As a remedial measure, geotextile sheets were used to cover a total area of 630 000 m2 before more sand fill was placed. After the completion of fill placement, fill surcharge and prefabricated vertical drains (PVDs) were used to improve and accelerate the consolidation of the slurry. As the performance of PVDs would deteriorate after they had undergone large deformation, they were installed in two passes. In the first pass PVDs were inserted with a square grid spacing of 2·0 m. After nearly 1·5 m of settlement had taken place, the second pass of PVDs with the same spacing was installed at the centre of the square grid of the PVDs installed in the first pass. After nearly 4 years of consolidation, the top of the slurry had settled more than 3 m. The undrained shear strength had also increased substantially. Therefore the use of PVDs for the improvement of the ultra-soft slurry was successful in this project.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».