Quantifying hydraulic conductivity spatial variability for cement-based solidification/stabilization (S/S) remediation project: case study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents statistical analyses of hydraulic conductivity data collected from an existing cement-based solidification/stabilization (S/S) system. The goal is to characterize the spatial variability of hydraulic conductivity and to examine sampling recommendations for the quality control (QC) program of that system to achieve target decision error probabilities regarding the acceptance or rejection of the system with respect to hydraulic conductivity. Over 2000 QC hydraulic conductivity samples, taken over an area of 300 000 m 2 , are used as a basis for these analyses. The hydraulic conductivity spatial variability is described by a marginal lognormal distribution with correlation function parameterized by directional correlation lengths, which are estimated by best fitting an exponentially decaying correlation model to sample correlation functions. The spatial variability associated with hydraulic conductivity of the studied S/S system is then utilized to assess sampling requirements for the QC program of that system. Considering the “worst case” correlation length and the hydraulic conductivity mean and variance, hypothesis test error probabilities are used to provide recommendations for conservative sampling requirements. It is believed that the analysis of this large construction project represents a unique opportunity to review the current practice of S/S field sampling requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».