The Measurement of Unfrozen Water Content and SFCC of a Coarse-Grained Volcanic Soil
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In frozen soils, a portion of pore water remains unfrozen due to the effects of capillarity, adsorption, and possibly solute. The variation of the amount of unfrozen water and ice in a frozen soil, which is primarily influenced by subzero temperature, has great impacts on the physical and mechanical behavior of the soil and is critical for broad applications ranging from engineering to climate change. In the present study, the various methods that have been used for determining unfrozen water (and ice) content are comprehensively reviewed. Their principles, assumptions, advantages, and limitations are discussed. It is noted that there is yet no perfect way to accurately quantify unfrozen water content in frozen soils. In addition, the soil-freezing characteristic curve (SFCC) of a typical volcanic soil sampled in the Hokkaido prefecture of Japan is investigated. The unfrozen water content of the prepared soil specimens was measured using a cheap moisture sensor, which is based on the frequency domain reflectometry technique. The temperature of the specimens was determined by a rugged temperature sensor. Different numbers of freeze-thaw (F-T) cycles and different freezing/thawing methods (i.e., one- and three-dimensional) were considered, and their effects on the SFCC were investigated. The experimental results suggest that neither the F-T cycles nor the freezing/thawing methods had significant influence on the measured SFCC. The presented comprehensive review and experimental investigations are of importance for both the scientific and engineering communities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».