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Enregistrement W2323410515 · doi:10.1061/9780784413272.180

Case Study: Construction and <i>In Situ</i> Hydraulic Conductivity Evaluation of a Deep Soil-Cement-Bentonite Cutoff Wall

2014· article· en· W2323410515 sur OpenAlexaff
Daniel Ruffing, Jeffrey Evans

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2014 Technical Papers · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDewateringHydraulic conductivityGeotechnical engineeringBentoniteExcavationGeologyCementSoil waterSoil scienceMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a case study of a deep soil-cement-bentonite (SCB) slurry trench cutoff wall constructed outside of Smithland, KY, in 2010. Installed to a maximum depth of 56 m, this cutoff wall is the deepest known seepage barrier installed using continuous trenching. The wall was installed around the perimeter of a deep excavation to reduce long-term dewatering costs associated with construction of a hydroelectric power plant adjacent to the Ohio River. After wall construction, a dewatering system was installed inside the area enclosed by the wall to facilitate the deep excavation. Preconstruction design and construction details are presented along with the results of a post-construction assessment of the hydraulic conductivity (k) of the wall. Steady-state groundwater flow measurements from the dewatering system coupled with information on the wall thickness and water levels inside and outside of the wall were used to obtain a large-scale estimate of the in situk of the wall. The in situk was compared with laboratory k values measured for specimens prepared from grab samples of the as-mixed SCB backfill. Comparisons also were made to the target (design)k and the expected field mixed backfill k established during a preconstruction bench-scale study. The comparisons revealed that the in situk is approximately one order of magnitude less than the design k and approximately equal to the average laboratory k measured from grab samples and the expected k from the results of the bench-scale study.

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)0,001
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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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