A new approach for determining compressibility and permeability characteristics of dredged slurries with high water content
Notice bibliographique
Résumé
In the vacuum treatment of dredged slurries via prefabricated vertical drains (PVDs), both filtration and consolidation may happen to dredged slurries when subjected to the vacuum gradient. Similar to the consolidation, the filtration may provide equally useful information on interpreting the constitutive behavior of the slurry. In this paper, a new approach utilizing the filtration process is devised to evaluate the constitutive behaviors of dredged slurries. The approach is composed of a vacuum filtration device and an iterative curve fitting algorithm. Two types of tests, namely step-vacuum filtration and constant-vacuum filtration followed by compression test, must be conducted on the slurry specimens, and only the time variations of the filtrate discharge should be recorded. On the basis of the recorded data, the curve fitting algorithm is adopted for determining the parameters of the constitutive equations. The effectiveness of the proposed approach is verified through comparing the obtained compressibility and permeability of the slurries with the data provided by the oedometer test and with the empirical relationships from different sources. The comparisons demonstrate that the constitutive relationships determined by the present approach can predict the compressibility and permeability characteristics of dredged slurries with an acceptable degree of accuracy.
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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 | 0,000 | 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 ».