MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169677409 · doi:10.1061/9780784412350.0125

Automatic Monitoring of Grouting Performance Parameters

2012· article· en· W2169677409 sur OpenAlexaff
Robert M. Taylor, Pierre Choquet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensCoquitlam College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroutComputer scienceSoftwareContext (archaeology)EngineeringOperating systemGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grout pressure and injected grout volumes are the two critical performance parameters that are commonly considered to evaluate the success of grouting operations. These two parameters have traditionally been measured using direct read devices such as Bourdon gages and flow meters. Direct read devices are however subject to errors and omissions from the operator, do not provide context, and do not provide a record of the grouting process for project documentation. For this reason, attempts at automatic recording of grout pressures and injected grout volumes started as early as in the `80s but the recording systems available at that time were bulky, costly, and usually required proprietary software. Nowadays, instruments and components are available that allow us to build light, portable and reliable grout monitoring systems that can be deployed easily by simple connection to the grout injection circuit. Further, the data can be processed in standard programs such as Microsoft Excel. The paper reports on a simple commercially available Grout Monitoring System that uses standard software. It has been developed and used on numerous permeation and compaction grout injection projects. Features of the system include a low-power data logger that can read pressure and flows at up to 2 second intervals, wireless interface to a field PC for real-time display of grouting parameters, and plotting of grout injection strategies such as GIN and others, including custom-defined strategies. The system can be expanded to suit project requirements such as logging several injection points simultaneously, local and remote display, web display, distribution via FTP sites, and monitoring of additional parameters such as grout density, ground heave or tilt of adjacent structures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGrouting, Rheology, and Soil MechanicsTravaux en français237 207