Large-scale flume modelling of segregation processes in debris flows
Notice bibliographique
Résumé
Debris flows are powerful natural hazards posing risk to life, infrastructure, and property. Understanding the particle scale interactions in these flows is a key component in the development of models to predict the mobility, distal reach, and hazard posed by a given event. In this study we focus on the process of segregation in debris flows, using a large-scale landslide flume to explore segregation in mixtures of 25 mm, 12 mm, 6 mm, and 3 mm diameter particle sizes. Sample volumes, consisting of a multicomponent mixture of materials, up to 1 m3 in size are released at the top of a 6.8 m long, 2.1 m wide slope, inclined at 30 degrees to the horizontal to initiate flow. Subsequent analysis is completed to determine the extent of vertical and longitudinal segregation of the post-landslide deposit morphology. A range of experimental strategies are explored to provide quantitative measures of particle segregation. Particle size is identified via image analysis and various techniques are applied for the longitudinal sectioning of the deposit, using measurements of segregation at the sidewall of the transparent flume, contrasted with planes measured from within the centre of the deposit. Further, replicate experiments are shown to quantify the probabilistic variation in segregation for multicomponent mixtures of dry granular flows, as well as initially saturated granular flows, to explore the effect of pore fluid on segregation processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».