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Enregistrement W2133151640 · doi:10.1139/t02-002

Influence of the nature of organic compounds on fine soil stabilization with cement

2002· article· en· W2133151640 sur OpenAlexvenueno aff
Hélène Tremblay, Josée Duchesne, Jacques Locat, Serge Leroueil

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementOrganic matterSoil waterGeotechnical engineeringCompressive strengthSoil organic matterChemistryMaterials scienceEnvironmental scienceGeologySoil scienceComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that organic matter may affect the cementing process in soils, but what happens when cement is added to an organic soil? Both the organic matter content and the nature of this organic matter affect the properties of a treated soil. It appears that some organic compounds delay or even inhibit the hydration process of cement, while others do not affect the reaction at all. This paper presents some results of a laboratory study in which 13 different organic compounds were added separately to two different soils, and then treated with 10% cement. To assess the cementing process, undrained shear strength was measured on the different specimens, and some chemical analyses were performed on the pore liquid. The results indicate that the organic acids producing a pH lower than 9 in the pore solution strongly affect the development of cementing products and almost no strength gain was noted. Also, oils and hydrocarbons, which are insoluble in water, delay the cement hydration but do not affect the final strength. Finally, the pH value and the SO 4 concentration in the pore solution are good indicators of the cementing effectiveness of the treated specimens.Key words: soil stabilization, organic compounds, undrained shear strength, cement, chemical analyses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations318
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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