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Enregistrement W3195984256 · doi:10.11159/ijci.2021.020

Network Method As A Tool To Study The Influence Of The Position Of A Sheet Pile Under A Dam On Pore Pressure And Groundwater Flow

2021· article· en· W3195984256 sur OpenAlexvenueno aff
Encarnación Martínez‐Moreno, Iván Alhama, Gonzalo García‐Ros

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Civil Infrastructure · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSheet pilePosition (finance)GroundwaterPileGeotechnical engineeringGroundwater flowGeologyFlow (mathematics)MechanicsBusinessAquiferPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before building gravity dams, some verifications must be carried out in order to check its safety, most of them related to groundwater flow and pore pressure distribution at the base of the structure. By placing a sheet pile under the dam, these phenomena, connected to piping and the value and location of the uplift force, can be controlled. These variables are usually studied considering the soil as isotropic, which simplifies the problems to obtain universal solutions, whether these are graphical or analytical. Nevertheless, assuming this simplification, real scenarios are not reflected, for example anisotropic hydraulic conductivities. In this paper, the effect of the location of a pile under the dam in different scenarios is studied: dam without a sheet pile and dam with a sheet pile located at the heel, centre and toe of the structure, modelling two different media in all cases, with isotropic and anisotropic hydraulic conductivities. In this way, the change in safety due to the pile and anisotropy can be considered. The scenarios are simulated with a tool based on the network method, with which, employing the electrical analogy, the variables of the problem (hydraulic potential, h, and groundwater flow, Q) are obtained by solving electric quantities voltage (V) ad electric current (I), respectively.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,252

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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