Effect of SPT Hammer Energy Efficiency in the Bearing Capacity Evaluation in Sands
Notice bibliographique
Résumé
Geotechnical investigation plays a vital role in all projects as the subsurface soil conditions at the project site determine the required site preparation and foundation sizes.Data from Standard Penetration Testing (SPT), the most common form of field testing in geotechnical investigations, is often correlated to soil properties for the evaluation of Net Allowable Bearing Capacity (NABC).The NABC of the project site is critical for the project as this value determines foundation sizes and whether soil improvement is required.The energy efficiency of an SPT hammer is fundamental to obtaining the correct SPT test data.While older SPT hammers, which are manually operated, may have an energy efficiency close to 60%, newer SPT hammers are often automatic and have much higher energy efficiencies.As the majority of correlations between SPT data and soil properties, which lead to NABC in geotechnical engineering, were developed based on SPT data from manual SPT hammers with energy efficiencies close to 60%, it is mandatory to normalise SPT data from higher energy efficiency hammers to that from 60% energy efficient hammers.The practice of using SPT test data without proper energy efficiency correction still exits around the world.Such use of SPT test data leads to unreliable soil bearing capacity and, in case of automatic SPT hammers, this can lead to increased project cost due to larger foundations and unnecessary soil improvement costs.This paper presents insight into such issues and how to ensure correct use of SPT test data and evaluation of soil bearing capacity.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».