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Enregistrement W2139221206 · doi:10.1139/t09-141

Experimental modelling of debris flow behaviour using a geotechnical centrifuge

2010· article· en· W2139221206 sur OpenAlexvenueno aff
Elisabeth T. Bowman, Jan Laue, Bernd Imre, Sarah M. Springman

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugeGeotechnical engineeringDebris flowDebrisGeologyConsolidation (business)Flow (mathematics)Pore water pressureMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical modelling of debris flows has been carried out in the geotechnical drum centrifuge at ETH Zürich. A new apparatus to model debris flows in the centrifuge is described. The apparatus permits the final reach of a typical debris flow to be modelled within the centrifuge, with unconsolidated material flowing down a slope to deposit as a fan around the drum. Experiments are described for both fixed base conditions and erodible bases. Tests to examine the verification (modelling) of models show that debris flow behaviour is governed mainly by friction and consolidation processes, although some resolution is required between flow behaviour downslope and flow arrest during runout. The results are compared with bulk parameters determined for field-scale debris flows. It is found that some important flow mechanisms, such as contact-dominated behaviour and high pore pressures, are developed that are closer to those developed at field-scale than tests conducted at 1g. Velocity profiles for erodible beds are compared with a semi-empirical expression derived for experimental debris flows at 1g. Normalized velocity profiles are found to be in agreement; however, absolute velocities differ from those predicted. Scaling, the limitations of the apparatus, and potential for future work are discussed.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,997

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 recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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