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Enregistrement W3000594967 · doi:10.1061/9780784481424.026

Modeling Soil Loss by Water Infiltration through Sewer Pipe Defects

2018· article· en· W3000594967 sur OpenAlexafffund
Yao Tang, David Z. Zhu, Dave Chan

Notice bibliographique

RevueWorld Environmental and Water Resources Congress 2018 · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInfiltration (HVAC)Soil waterGeotechnical engineeringSinkholeCohesion (chemistry)DragWater flowErosionEnvironmental scienceMechanicsMaterials scienceSoil scienceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to deterioration of sewer pipes, soils can be lost by water infiltration through pipe defects, which may result in ground collapses and/or the formation of urban sinkholes. In this paper, soil particles without cohesion are simulated using a coupled discrete element method, and the Darcy’s water model is incorporated to account for the soil/water interaction. The parameters in this numerical model are calibrated using previous physical experimental measurements. From the numerical results, soils above the pipe defect will be washed out by water flow in a narrow zone just above the pipe defect, and the width is proportional to the pipe defect size. Based on the analysis of the force chain between soil particles in the erosion process, it is found that soil particles close to the pipe defect are lost under the gravity and drag force, whereas the friction between soil particles has a negligible effect on the soil particle motion. From the variation of soil flow rate in the erosion process, the rate of soil loss is proportional to the water flow rate in the erosion process. An analytical model is developed incorporating Stokes law to account for the water flow, and the model is verified by comparing with physical and numerical results. The mechanism of soil loss due to defective sewer pipe is investigated in this numerical simulation, and the proposed analytical model provides an effective approach for estimating the soil flow rate in the erosion.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,726

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,163 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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