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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 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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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