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Enregistrement W2730996084 · doi:10.1061/9780784480809.010

Construction of a Jet-Grouted Backup Seepage Cut-Off Wall in the John Hart North Earthfill Dam

2017· article· en· W2730996084 sur OpenAlexafffund
Paolo Gazzarrini, David Siu, Stephen Jungaro

Notice bibliographique

RevueGrouting 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensGeoscience BCBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesBC Hydro
Mots-clésGroutDrawdown (hydrology)Geotechnical engineeringJackingLeveeAbutmentCofferdamEmbankment damJet (fluid)Foundation (evidence)GeologyDewateringEngineeringCivil engineeringGroundwaterAquifer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To provide additional protection to a 70 year-old dam in case of a seismic event, the local utility company, BC Hydro, required the construction of a backup seepage cut-off wall in the right abutment of the John Hart North Earthfill Dam, using jet-grouting, a well-known technique that uses a high-velocity jet of grout mix at high pressure (300 to 500 bars) to erode and simultaneously mix cementitious grout with the soil in situ. The main challenge was the use of these high pressures during construction of the seepage cut-off wall in the dam fills and foundation soil while avoiding reservoir drawdown, to minimize the risk of hydro-fracturing or hydro-jacking in the embankment. The contractor carried out a field trial in a safe area with similar soil conditions and, with the utility, developed a jet-grouting procedure that minimized the risks. The paper describes the jet-grouting procedures, grout mix used, results of the field trial, and safety and environmental precautions implemented on site to reach successful completion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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