Use of Real-Time Monitoring Data to Interpret Variable Subsurface Conditions and Validate Construction for a Large Deep Mixing Scheme Using Cutter Soil Mixing to Support MSE Walls at Kitimat LNG, BC, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The cutter soil mixing (CSM) technique was used to construct an extensive deep mixing scheme for foundation support of mechanically stabilized earth (MSE) walls at the Kitimat Liquefied Natural Gas (LNG) facility in Bish Cove, British Columbia, Canada. Using real-time monitoring from the Bauer B-tronic system, the performance of CSM in highly variable subsurface conditions that consisted of thick deposits of fine-grained soils overlying granular soils was assessed, and the data used to develop a set of termination criteria for deep mixing using the CSM technique that would achieve the ground improvement design requirements. Real-time monitoring data was also used for interpretation of highly variable subsurface conditions, identifying areas where modifications to the deep mixing design was required, allowing fine-tuning of the termination criteria used for problematic areas that included dense granular till, thick organic layers, and obstructions, and identifying areas where increased in-situ wet grab and/or post-installation core sampling and testing would be most appropriate for quality control (QC) and quality assurance (QA). The merits of using real-time monitoring data as part of the engineering decision-making process including the development of “inferred torque” based on pressures at the cutter wheels to develop a simplified termination criteria in highly variable soil conditions is presented.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».