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Enregistrement W2913693708 · doi:10.1139/cgj-2018-0551

Investigating challenges of in situ delivery of microbial-induced calcium carbonate precipitation (MICP) in fine-grain sands and silty sand

2019· article· en· W2913693708 sur OpenAlexvenueno aff
Atefeh Zamani, Brina M. Montoya, Mohammed A. Gabr

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic conductivityGeotechnical engineeringSiltSoil waterGeologyWater contentShear strength (soil)LiquefactionSoil scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial-induced calcium carbonate precipitation (MICP) is a sustainable soil improvement method with the potential for improving the engineering properties of sand and silty soils and therefore their resistance to liquefaction-inducing events. Work presented herein experimentally investigates the changes in hydraulic conductivity of fine sands and silty sands as a result of MICP treatment. In addition, numerical modeling is conducted to assess the changes in allowable injection rate and radius of influence for the delivery of the MICP process at the field scale. The hydraulic conductivity of Nevada sand and silty sand with 15% fines content decreased through MICP application with the trend of reduction being similar for both soils. Numerical modeling results show that with the progress of the MICP process, injection rates can be increased for Nevada sand, but remain unchanged for Nevada sand with 15% silt content (after MICP treatment up to a shear wave velocity about 400 m/s.) The presence of fines by itself leads to generation of higher levels of pore-water pressure during the injection process, which necessitates higher strength improvement to prevent development of excessive plastic strains. Therefore, improvement in shear strength and stiffness relative to the magnitude of the hydraulic conductivity level and its rate of change during the MICP process is a key parameter in determining the radius of treatment.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations64
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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