Measuring the Content of Unfrozen Water in Frozen Soil Based on Resistivity
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a new method for calibrating the theoretical model of resistivity versus unfrozen water content in frozen soils. The method characterizes correlations between the soil mass resistivity and unfrozen water content in the frozen state by investigating the relation between resistivity and liquid water content in the drying state. The essential similarity between the soil mass freezing and drying processes is analyzed through the process and path of unfrozen (liquid) water reduction. The resistivity and unfrozen water (liquid water) content were correlated in soil samples with different particle sizes (clay, silt, and sandy soil) during freezing and drying. The test results showed that during freezing to temperatures below 5 °C (clay), 4 °C (silt), and 3 °C (sandy soil), the unfrozen water content thresholds of providing directional migration channels for conducting particles were 17%, 14%, and 13%, respectively. During drying, the threshold water contents of clay, silt, and sandy soil were 15.35%, 14.87%, and 14.34%, respectively. The correlation between the soil resistivity ( ρ D ) and unfrozen water content ( θ u ) in the freezing process can be expressed based on that between the soil resistivity and liquid water content in the drying state. Thus, the theoretical model of unfrozen water content can be calibrated by conducting a resistivity test under the drying condition. This new method is suitable for model calibrations of electrical resistance tomography for engineering applications in cold regions.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».