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Enregistrement W2971137478 · doi:10.1061/(asce)gt.1943-5606.0002185

Acoustic Emission Sensing of Pipe–Soil Interaction: Full-Scale Pipelines Subjected to Differential Ground Movements

2019· article· en· W2971137478 sur OpenAlexaffabout
Alister Smith, Ian D. Moore, Neil Dixon

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésAcoustic emissionGeotechnical engineeringDeformation (meteorology)Pipeline transportStrain gaugeFull scaleSoil structure interactionGeologyMaterials scienceStructural engineeringEnvironmental scienceEngineeringFinite element methodComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the first full-scale demonstration of the potential use of pipe–soil interaction-generated acoustic emission (AE) for early detection of buried pipe deformation. Full-scale tests were performed at the buried infrastructure research facility at Queen’s University, Canada, using a split box apparatus to impose differential ground motion on a steel pipe buried in dry sand, and to investigate the influence of stress level and patterns of deformation on AE generation. The pipe was instrumented with AE sensors, strain gauges, fiber optic strain sensing, and linear potentiometers, and surface deformation was measured using an automatic total station. AE measurements were used to interpret the evolution of the pipe–soil interaction behavior. AE activity correlated strongly (R2 from 0.83 to 0.99) with both the rate and magnitude of pipe deformation at different burial depths, and quantified relationships are presented that enable interpretation of pipe–soil interaction behavior from AE measurements.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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