A thermomechanical model for frost heave and subglacial frozen fringe
Notice bibliographique
Résumé
Ice-infiltrated sediment, or frozen fringe, is responsible for phenomena such as frost heave, ice lenses and metres of debris-rich ice under glaciers. Understanding frozen fringes is important as frost heave is responsible for damaging infrastructure at high latitudes and sediment freeze-on at the base of glaciers can modulate subglacial friction, influencing the rate of global sea level rise. Here we describe the thermomechanics of liquid water flow and freezing in ice-saturated sediments, focusing on the conditions relevant for subglacial environments. The force balance that governs the frozen fringe thickness depends on the weight of the overlying material, the thermomolecular force between ice and sediments across liquid premelted films and the water pressure required by Darcy flow. We combine this mechanical model with an enthalpy method that conserves energy across phase change interfaces on a fixed computational grid. The force balance and enthalpy model together determine the evolution of the frozen fringe thickness and our simulations predict frost heave rates and ice lens spacing. Our model accounts for premelting at ice–sediment contacts, partial ice saturation of the pore space, water flow through the fringe, the thermodynamics of the ice–water–sediment interface and vertical force balance. We explicitly account for the formation of ice lenses, regions of pure ice that cleave the fringe at the depth where the interparticle force vanishes. Our model results allow us to predict the thickness of a frozen fringe and the spacing of ice lenses in subaerial and subglacial sediments.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».