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Enregistrement W3000789528 · doi:10.1061/(asce)ps.1949-1204.0000445

Numerical Modeling of the Annular Failure Pressure during HDD in Noncohesive Soils

2020· article· en· W3000789528 sur OpenAlexaff
Ali Rostami, Chao Kang, Yaolin Yi, Alireza Bayat

Notice bibliographique

RevueJournal of Pipeline Systems Engineering and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringBoreholePore water pressureOverburden pressureOverburdenGeologyParametric statisticsSoil waterLateral earth pressureLimit (mathematics)EngineeringMathematicsSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the critical issues that engineers, contractors, and owners encounter during horizontal directional drilling (HDD) is inadvertent return of drilling fluid (frac-out or hydraulic fracture) to the ground surface when the annular pressure in the borehole exceeds the yield shear or tensile strength of the soil. In this study, numerical modeling using ABAQUS software (version 6.13) was employed to estimate the failure pressure in several case studies following the limit pressure solution. In the next step, a large-strain cavity expansion solution was used to estimate the failure pressure, which was then compared to the estimations based on numerical modeling following the limit pressure solution. A parametric study using numerical modeling was conducted to examine the influence of the geotechnical parameters of the soil medium on the limit pressure. The parametric study showed that overburden depth, friction angle, and elastic modulus of the soil have a significant impact on the limit pressure. The ratio of limit pressure according to analytical and numerical solution resulted in coefficients of limit pressure in different geotechnical conditions and can be used to estimate the failure pressure in noncohesive soils using the large-strain cavity expansion solution.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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