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Enregistrement W2330568838 · doi:10.1115/ipc2014-33196

Field Testing of Pipeline Trench Backfill Properties

2014· article· en· W2330568838 sur OpenAlexaffabout
Rodney McAffee, Ryan Phillips, M. Martens

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Centre For Cold Ocean Resources Engineering
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrenchStiffnessGeotechnical engineeringPipeline (software)Soil waterPipeline transportGeologyStructural engineeringMaterials scienceEngineeringComposite materialMechanical engineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The soil response around a high temperature pipeline proposed for construction in northern Alberta was evaluated. The objective of the field testing program was to gain a better understanding of the engineering properties of the backfill material placed in the trench around a pipeline when subjected to cyclic loading. This is required for the strength and stiffness of these backfill materials in order to improve the predictions related to pipe restraint and movements of the pipe during the cyclic loading anticipated from the thermal cycles. Specialized field tests were carried out to measure the stiffness of backfill materials within the trench and of the undisturbed native material. Tests were completed along the proposed right-of-way in the native undisturbed soils and then repeated in the “fresh” backfill materials. In addition, field tests were completed over an existing pipeline to assess the effects of “aging” on the backfill materials. Overall, the test results show a significant reduction in the strength and stiffness of the backfill materials as well as a moderate improvement as the materials age with time. However, even “aged” backfill has a much lower strength and stiffness when compared to the native undisturbed soils. The results from the field testing program were incorporated into the numerical models being used to evaluate the performance of the pipeline.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,179
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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