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Enregistrement W2124324764 · doi:10.1139/t04-036

Design and laboratory verification of a physical model of sloping capillary barrier

2004· article· en· W2124324764 sur OpenAlexvenueno aff
Denny Tami, Harianto Rahardjo, Eng‐Choon Leong, D. G. Fredlund

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary actionGeotechnical engineeringComputer simulationCapillary pressureInfiltration (HVAC)Numerical analysisNumerical modelsSoil waterPore water pressureGeologyMechanicsMaterials sciencePorous mediumSoil scienceMathematicsPorosityComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A physical model was designed and constructed to study the mechanisms associated with capillary barriers for slope stabilization purposes. Prior to construction of the model, various numerical analyses were conducted to determine the optimum dimensions and appropriate soil types for the materials of the capillary barrier model. This paper is divided into three sections: the first two sections are related to the design of the model and are to obtain the optimum dimensions of the model and to investigate the range of soil properties that are most suitable for experimental studies in the laboratory; and the last section is laboratory verification of the numerical analysis where the numerical simulation results are compared with the experimental data. Based on the numerical simulation results, the physical capillary barrier model was constructed using two different combinations of soils, namely silty sand over gravelly sand and fine sand over gravelly sand. From the comparison of the numerical results and experimental data, it was found that the numerical analysis was able to simulate the experiment on the physical capillary barrier model reasonably well.Key words: physical capillary barrier model, unsaturated water flow, numerical simulation, pore-water pressure, volumetric water content, slope stability, infiltration.

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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations76
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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