Soil Characterisation of an Artificial Island Accounting for Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneous nature of soils and other geo-materials results in uncertainty in design and so it is important to incorporate this heterogeneity in analyses of geo-structure performance. However, before analysing the geo-structure itself, it is first necessary to statistically characterise the site in terms of appropriate soil properties. This paper focuses on the description of this first stage in the analysis by presenting a case study. Numerous artificial sand islands were designed and constructed in the Canadian Beaufort Sea, for use as hydrocarbon exploration platforms, in the 1970's and 1980's. For some of these islands, extensive Cone Penetration Test (CPT) data are available for characterising the hydraulically placed sands and for investigating the general factors affecting the in situ density. This paper investigates data from one of these islands. An existing methodology to statistically evaluate CPT data in terms of state parameter is described, the aim being to characterise the deposited sands in terms of state parameter statistics (mean, standard deviation, probability density function and scale of fluctuation). From the results obtained, a discussion on the factors influencing the quality of the fill in terms of in-situ density is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».