A case study and implication: particle finite element modelling of the 2010 Saint-Jude sensitive clay landslide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modelling of landslides in sensitive clays has long been recognised as a challenge. The strength reduction of sensitive clays when undergoing plastic deformation makes the failure proceed in a progressive manner such that a small slope failure may lead to a series of retrogressive failures and thus to an unexpected catastrophic landslide. The clay in the entire process may mimic both solid-like (when it is intact) and fluid-like (when fully remoulded, especially for quick clays) behaviours. Thereby, a successful numerical prediction of landslides in sensitive clays requires not only a robust numerical approach capable of handling extreme material deformation but also a sophisticated constitutive model to describe the complex clay behaviour. In this paper, the particle finite element method (PFEM) associated with an elastoviscoplastic model with strain softening is adopted for the reconstruction of the 2010 Saint-Jude landslide, Quebec, Canada, and detailed comparisons between the simulation results and available data are carried out. It is shown that the present computational framework is capable of quantitatively reproducing the multiple rotational retrogressive failure process, the final run-out distance and the retrogression distance of the Saint-Jude landslide. Furthermore, the failure mechanism and the kinematics of the Saint-Jude landslide and the influence of the clay viscosity are investigated numerically, and in addition, their implications to real landslides in sensitive clays are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».