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Enregistrement W2920917317 · doi:10.1139/cgj-2022-0169

Investigation of seepage near the interface between an embankment dam and a concrete structure: monitoring and modelling of seasonal temperature trends

2022· article· en· W2920917317 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tana Yun, Karl E. Butler, Kerry T. B. MacQuarrie

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmbankment damLeveeGeotechnical engineeringGeologyPermafrostCrestEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal subsurface temperature monitoring, which exploits the fact that increased seepage flow may locally alter the temperature distribution, is a useful approach for leakage monitoring and evaluation within embankment dams and their foundations. At the Mactaquac Generating Station, New Brunswick, Canada, spatial and temporal variations of temperature have been monitored and modelled at the steeply inclined interface between the compacted clay till core of the embankment dam and an abutting concrete diversion sluiceway. Over a 4-year period, two seasonally recurring anomalies at different depths were observed by fibre optic distributed temperature sensing in the concrete structure close to the interface. A 3D coupled flow and heat transport model was developed in FEFLOW to simulate temperature distribution within the dam resulting from seasonal variations in air and reservoir temperature. Leakage zones near the interface were simulated in the concrete and embankment. At a depth of 13 m below the crest, the significant lag time between temperature variations in the reservoir and dam core shows that the leakage responsible for an observed temperature anomaly must be limited to enhanced flow within the concrete. At much shallower depths, where seasonal reservoir and dam core temperatures fluctuate nearly in phase, seepage paths are more challenging to determine.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,365

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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