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Enregistrement W2737767292 · doi:10.1680/jgeot.16.p.312

CPT calibration and analysis for a carbonate sand

2017· article· en· W2737767292 sur OpenAlexaff
Daniela Giretti, K. Been, V. Fioravante, Stephen E. Dickenson

Notice bibliographique

RevueGéotechnique · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoid ratioCentrifugeGeotechnical engineeringCalibrationCarbonateGeologySubmarine pipelineCompressibilityVoid (composites)MineralogyMaterials scienceEngineeringComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a project-based cone penetration test (CPT) calibration on a carbonate sand fill that was hydraulically placed and subsequently densified by vibrocompaction. The project involved the development of an artificial island constructed offshore from the United Arab Emirates for oil and gas production. Carbonate sands have crushable grains and can be significantly more compressible than silica sands, so it was determined that the semi-empirical CPT-based correlations for silica sands were not applicable and a soil-specific calibration was needed for post-densification characterisation of density, shear strength and compressibility. The CPT calibration investigation was primarily undertaken in a centrifuge, and then checked with supplementary tests in a large calibration chamber. In this paper, analysis of the calibration data follows three different threads for comparison with more typical siliceous sands: (a) relationships between CPT tip resistance, void ratio and vertical effective stress; (b) a relationship between CPT tip resistance and state parameter; and (c) an approach based on cavity expansion theory, which provides predictive capability for the CPT once soil properties have been measured in the laboratory. The test results are compared with silica sands, in terms of void ratio or the state parameter ψ.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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