Prediction and modeling of permeability function and its application to the evaluation of breakthrough suction of a two-layer capillary barrier
Notice bibliographique
Résumé
Different empirical formulas have been proposed to describe the water retention curve (WRC) and relative permeability (kr) of soils. This paper presents a Bayesian framework that evaluates not only the most probable empirical fitting constants, but also their joint probability density function. A dataset containing two soil classes — sand and silty loam — compiled from the UNSODA database is used for illustration. First, model constants of the van Genuchten’s WRC formula are calibrated and subsequently used to predict kr of the studied soils using two existing formulas based on Mualem’s and Burdine’s models. The best estimated kr in both formulas is found to skew towards the lower side of the measurement. Then, a new three-parameter empirical formula is proposed to describe kr with suction while the model constants are calibrated from the permeability data. Using the proposed framework, the statistical distribution of kr and subsequently the unsaturated permeability (kunsat), as a function of suction, can be obtained. The results are then applied to a hypothetical two-layer capillary barrier composed of soils of the compiled dataset to determine the breakthrough suction (ψBT) of the barrier. The proposed Bayesian approach gives a probabilistic distribution of ψBT instead of a single value in the traditional deterministic method.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».