Performance assessment of peat rail subgrade before and after mass stabilization
Notice bibliographique
Résumé
Railway tracks over peat subgrades can experience large ground deformations, increased pore-water pressures, formation of pumping holes, and pumping of fines during the passage of trains, which can lead to accelerated track deterioration and risk of derailment. One approach to mitigate these issues is to improve the subgrade stiffness using mass stabilization, which involves mixing a binding agent, such as cement, into a soil to improve its physical properties. This paper describes the development and use of a method to calculate trackbed modulus to quantify the improvement due to mass stabilization at a site with peat subgrade. Track modulus was calculated using in-service freight trains by measuring track displacements using digital image correlation and wheel loads from a nearby wheel impact load detector. Because of the voids that existed between the rail, sleepers, and ballast it was found that using displacements of the ballast crib to calculate the trackbed modulus, instead of the overall track modulus using rail or sleeper displacements, provided a way to quantify the improvement of the subgrade that was not affected by the presence of voids. The results indicate the post-rehabilitation trackbed modulus was double the original baseline value for the track section, indicating that mass stabilization can be an effective rehabilitation strategy to improve the stiffness of problematic peat subgrades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».