An Accelerated Clogging Method by Manual Application of Sediments for Permeable Interlocking Concrete Pavements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The primary function of permeable interlocking concrete pavements (PICP) is to allow water to rapidly infiltrate through the surface and percolate to underlying sublayers, soils, or underdrains. However, as pavements age, surface infiltration rates diminish as sediments and debris accumulate on the pavement surface, eventually leading to surface ponding and runoff if no maintenance is applied. These studies clog PICP surfaces to better understand clogging mechanisms under different sediment types and to evaluate maintenance technologies intended to restore surface permeability. Clogging studies use different materials and methods to clog PICP surfaces, which impedes comparisons and interpretations across projects. This paper presents a new methodology to (1) create a realistic synthetic clogging material and (2) rapidly clog a PICP surface for experiments. The method described herein can be easily repeated by others to test a broad range of research questions for PICP surfaces while producing comparable results for studies conducted at different scales (lab, meso, field) and locations or with different sediment mixes. The proposed method was used to clog six identical PICP meso-cells in the field. Five cells were clogged with graded street sweepings collected from local municipal waste yards, and a sixth cell was clogged with a mixture of street sweepings and soils collected on-site. Over five weeks, the PICP surface infiltration rates were reduced from postconstruction levels (>10,800 mm/h) to approximately 250 mm/h. Statistical spatial analysis indicates that the surfaces were clogged evenly, but repeating infiltration measurements at the same location was observed to influence the resulting surface infiltration data. The PICP surface clogged with mixed street sweepings and on-site soils required approximately 43 % less material than surfaces clogged with street sweepings only to reduce surface infiltration rates to 250 mm/h.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».