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Enregistrement W2950838294 · doi:10.1139/cgj-2018-0870

Robust methods to estimate large-strain consolidation parameters from column experiments

2019· article· en· W2950838294 sur OpenAlexafffundvenue
Shunchao Qi, Paul Simms

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation Alliance
Mots-clésConsolidation (business)CompressibilityHydraulic conductivityCentrifugeVoid ratioPermeability (electromagnetism)Robustness (evolution)Geotechnical engineeringMathematicsMechanicsGeologyMaterials sciencePhysicsSoil scienceChemistrySoil waterMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New approaches are proposed for robustly determining the compressibility and permeability functions for large-strain consolidation (LSC), using limited measurements from one-dimensional tests, such as column or centrifuge experiments. These new methods are developed from several new findings reported in this paper, including (i) new analytical solutions that relate parameters of compressibility functions to the final density profile, (ii) analytical proof of the independence of the shape of the settlement curve from the parameter M, where the permeability or hydraulic conductivity k is given by Me P , e is void ratio, and M and P are material-related constants; and (iii) that when the same k function is employed, for the case of one-dimensional settlement, the optimal values of M and P are located on a unique straight line in the P–lnM space. The third finding was determined from optimization analysis of thousands of LSC simulations. Using different combinations of these new findings, three new methods are developed to estimate the permeability function. The efficiency, robustness, and accuracy of the three methods are investigated by their application to four column tests from the literature. The simplest of the three methods requires only two LSC analyses plus several hand-calculations, demonstrating strong potential for practical use.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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