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Enregistrement W2320348399 · doi:10.1061/40663(2003)123

Numerical Simulation of Chemical Grouting in Heterogeneous Porous Media

2003· article· en· W2320348399 sur OpenAlexaff
Tirupati Bolisetti, Stanley Reitsma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroutHydraulic conductivityMODFLOWPorous mediumGeotechnical engineeringMaterials scienceConductivityComputer simulationPorosityMechanicsGeologyGroundwaterSoil scienceSoil waterGroundwater flowAquiferChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematical model to simulate chemical grout injection, grout curtain formation in aiding rational design of chemical grout systems in saturated porous media is proposed. Three-dimensional modular groundwater flow simulation model (MODFLOW) and three-dimensional multi-species reactive transport (RT3D) model are combined and modules for the gelling process are incorporated to simulate the grouting process. The paper investigates the influence of varying degrees of soil heterogeneity and layering on grout barrier formation through numerically generated hydraulic conductivity fields. Layer persistence and range of conductivity can be specified during generation of conductivity fields. Grout barrier performance is assessed by simulation of grout injection in a three-dimensional domain followed by determination of post-grouted conductivity field and calculation of overall grout curtain hydraulic conductivity using a flow model. The simulation results show that spatial variability control the effectiveness of grout curtain performance. About 80–90% of the 25 hydraulic conductivity fields with high variability failed to reach the desired effective hydraulic conductivity.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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