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Enregistrement W2968516247 · doi:10.1139/cgj-2018-0530

Laboratory investigations into convective heat transfer in road construction materials

2019· article· en· W2968516247 sur OpenAlexaffvenue
Karlis Rieksts, Inge Hoff, Elena Scibilia, Jean Côté

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvectionNatural convectionConvective heat transferMaterials scienceHeat transferThermal conductionPermeability (electromagnetism)AirflowGranular materialThermalTemperature gradientAir permeability specific surfaceGeotechnical engineeringComposite materialMechanicsGeologyThermodynamicsChemistryMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a laboratory investigation into natural air convection and the establishment of intrinsic permeability of road and railway construction materials. The laboratory investigations were performed using a heat transfer cell with an inner volume of 1 m3. The study shows the importance of natural air convection and a practical method for establishing the intrinsic permeability of coarse granular materials. Three different open-graded crushed rock materials and two lightweight aggregates were tested. All materials were tested for downward (conduction only) and upward (convection and conduction) heat flow conditions. The experimental results revealed that all three crushed rock materials are prone to developing natural air convection in thermal gradients of 4.5 to 11 °C/m, depending on the particle size distribution. Foam glass aggregates showed a convective heat transfer flow at the fairly low temperature gradient of 6.5 °C/m. No natural air convection was achieved in expanded clay aggregates within the temperature gradients imposed. Intrinsic permeability values were established based on the experimental results. The intrinsic permeability of crushed rock materials ranged from 1.1 to 2.2 × 10−6 m2 while that of foam glass materials was 0.9 × 10−6 m2.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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