Formation mechanism of clogging of dredge slurry under vacuum preloading visualized using digital image technology
Notice bibliographique
Résumé
Vacuum preloading combined with prefabricated vertical drains (PVDs) system has been widely used to improve the soft clay with high water content. Clogging is usually formed around the PVDs during the vacuum preloading, impeding the propagation of the vacuum pressure and slowing down the consolidation process. To understand the forming mechanism of the clogging, particle image velocimetry (PIV) technique and particle tracking velocimetry (PTV) technique were adopted in the model test of vacuum preloading test. Through this study, three stages can be identified from the results of water volume discharge rate and maximum displacements versus time. In the first stage, the soil around the PVD is horizontally consolidated, which leads to the rapid formation of clogging. In the second stage, the formation of clogging slows down due to the loss of vacuum pressure, which further reduces the drainage. In the third stage, the clogging tends to be stable, and the drainage consolidation rate is significantly reduced. PTV results show that there is a difference in the displacement of large and small particles during improvement. Two methods were proposed to estimate the thickness of clogging zone, reflecting a growing layer of clogging zone compressed around the PVD. This study provides new insights to investigate the formation mechanism of clogging during vacuum preloading test.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».