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Enregistrement W2886134278 · doi:10.1139/cgj-2017-0635

Colloid effect on clogging mechanism of hydraulic reclamation mud improved by vacuum preloading

2018· article· en· W2886134278 sur OpenAlexvenueno aff
Yongfeng Deng, Li Liu, Yu‐Jun Cui, Qi Feng, Xiang‐Long Chen, Ning He

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCloggingGeotechnical engineeringMaterials sciencePore water pressureSoil waterDrainageParticle (ecology)GeologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many cases of artificial soft clay foundation constructed by hydraulic filling and improved by the vacuum preloading show the clogging phenomenon in the surrounding soil, which compromises the improvement quality. To clarify the clogging mechanism and the formation of soil columns, the vacuum process was tracked from macro to micro by laboratory model tests. Results show that the soil column with higher strength (density) and lower water content was formed surrounding the prefabricated vertical drainage (PVD). Mercury intrusion porosimetry (MIP) tests revealed that the pore-entrance diameter of the soil column after 50 and 43 days of vacuum application ranged from 100 to 600 nm, and that at peak it is 300 nm. However, the mean diameter of the colloidal particles in tail water decreases from 1000 to 100 nm with continuous vacuum application, and then becomes stable at about 100 nm after 43 days. After re-visiting the vacuum process of the hydraulic reclamation mud, the pore-size distribution of surrounding soils and particle-size distribution of the tail water, the clogging was explained by the filling of the pores of the soil column by the colloidal particles in pore water. This mechanism differentiates the artificial foundation improved by vacuum preloading from the natural foundation for the presence of rich colloidal particles in pore water.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,685

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations102
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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