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Enregistrement W2185810467

Electrokinetic Strengthening of Marine Clay Adjacent to Offshore Foundations

2001· article· en· W2185810467 sur OpenAlexaff
S. Micic, Julie Q. Shang, K. Y. Lo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offshore and Polar Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrokinetic phenomenaGeotechnical engineeringSubmarine pipelineShear strength (soil)Soil waterShear (geology)GeologyMaterials scienceEngineeringComposite materialSoil scienceNanotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skirted foundations have been used increasingly to provide uplift resistance and to carry structural loads in offshore structures. When soft clay soils are encountered in a site, the soil shear strength is one of the major concerns in the design of skirted foundations with respect to the bearing capacity. Originated from the problem facing offshore engineering practice, this study is focused on electrokinetic strengthening of soft marine clays adjacent to skirted foundations. A series of laboratory electrokinetic experiments was conducted in a natural marine clay. A steel plate was embedded in the soil during the electrokinetic treatment to simulate part of a skirted foundation. The design, execution and results of the electrokinetic tests are reported. The results show that the undrained shear strength of the soil around the embedded steel plate was increased considerably after the electrokinetic treatment. It is also evidenced that the soil shear strength was further increased with time after the electric field was withdrawn, attributable to electrokinetics induced soil particle cementation during post-treatment ionic diffusion. In order to obtain uniform strength increase between the electrodes, to reduce energy consumption and to prolong the service life of electrodes, the effects of polarity reversal and current intermittence under a constant applied voltage were also investigated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations24
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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