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Enregistrement W3085620311 · doi:10.1139/cgj-2019-0854

A physics-based approach for predicting time-dependent progression length of backward erosion piping

2020· article· en· W3085620311 sur OpenAlexvenueno aff
Mehrzad Rahimi, Abdollah Shafieezadeh, Dylan Wood, Ethan J. Kubatko

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNational Science Foundation
Mots-clésPipingPermeability (electromagnetism)TortuosityFlumeAmplification factorGeotechnical engineeringMechanicsMathematicsStructural engineeringPorosityEngineeringPhysicsMechanical engineeringFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The progression length at various stages of backward erosion piping (BEP) in levee systems can serve as a key engineering demand parameter for reliability and risk assessments. The main goal of this study is to put forward a reliable and computationally efficient technique for predicting the progression length during BEP. Many existing modeling approaches for predicting progression lengths of BEP are either computationally expensive or consider a constant, time-independent amplification factor for the permeability coefficient. In contrast, the model developed here considers the underlying physical phenomena to properly capture the amplification of the permeability coefficient during the progression of BEP. The proposed model is derived considering the rolling threshold condition, which is obtained from the moment equilibrium of erodible particles. This modeling approach with time-varying permeability coefficients has been implemented in FLAC3D, and the derived BEP paths are validated for three flume experiments. The impact of material properties including porosity, tortuosity, and coefficient of uniformity on the amplification factor are investigated. These analyses show that the permeability amplification factor and the progression length increase with low rates at the initial stages of piping. Following the formation of the piping path, they both increase at a generally greater rate over time.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,632

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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