Geotechnical survey and mechanical parameters in urban soils: modelling soil variability and inferring representative values using the extension of Lyon subway line D as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Urban soils are generally heterogeneous and thus require, for any project, careful geotechnical evaluation. Considering the difficulty faced by geotechnical engineers in defining a model of the underground (different soil layers and associated physical-mechanical properties), it appears useful to clearly define a strategy for the analysis of the site investigation results. As well as an in-depth knowledge of the site, this strategy should rely on carefully defined general rules of analysis and treatment of collected data. The processes leading to a representative and accurate model of the volume of soil affected by the underground works are identified in this paper based on the analysis of a case study (extension of the Lyon subway line D). Variability is one of the main features of urban soils, therefore one should be able to quantify and compare this variability with other sources of uncertainties and inaccuracies affecting the design process, such as the quality of measurements and numerical modelling errors. New design codes based on the concept of representative material properties (i.e., Eurocode characteristic values) imply the need for a risk-oriented analysis of the reconnaissance results.Key words: urban soil, underground construction, data analysis, representative value, geotechnical survey, variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».