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Enregistrement W2730263546 · doi:10.1139/cgj-2016-0684

Erosion monitoring during core overtopping using a laboratory model with digital image correlation and X-ray microcomputed tomography

2017· article· en· W2730263546 sur OpenAlexafffundvenue
Kevin Dumberry, François Duhaime, Yannic Éthier

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésErosionGeotechnical engineeringPipingCore (optical fiber)Digital image correlationFilter (signal processing)GeologyMaterials scienceSoil scienceEnvironmental scienceGeomorphologyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core overtopping in embankment dams is an important phenomenon that may lead to contact erosion along the core–filter interface. This paper presents new experimental results regarding erosion mechanisms at the core–filter interface during core overtopping. The experimental results were obtained using a reduced-scale model with a variable upstream water level. Digital image correlation (DIC), microcomputed tomography (μCT), and sediment collection at the outlet were used to quantify erosion. Four experimental runs were conducted with a till core and different filters. Only one of the four filters satisfied the filter criteria that were applied. No contact erosion occurred during this test. For filters that did not respect the filter criteria, piping occurred within the core along the downstream slope when the water level reached the top of the core. As a result of the self-healing process within the core material, the erosion rate decayed with time as the hydraulic gradient increased. Results for DIC mainly reflected settlements within the filter due to erosion and a soil arching effect. The magnitude of the displacement vector obtained with DIC is directly proportional to the volume of till eroded. μCT showed that contact erosion occurred continuously.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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