Study on Crack Development and Micro-Pore Mechanism of Expansive Soil Improved by Coal Gangue under Drying–Wetting Cycles
Notice bibliographique
Résumé
Expansive soil is prone to cracks under a drying-wetting cycle environment, which brings many disasters to road engineering. The main purpose of this study is use coal gangue powder to improve expansive soil, in order to reduce its cracks and further explore its micro-pore mechanism. The drying-wetting cycles test is carried out on the soil sample, and the crack parameters of the soil sample are obtained by Matlab and Image J software. The roughness and micro-pore characteristics of the soil samples are revealed by means of the Laser confocal 3D microscope and Mercury intrusion meter. The results show that coal gangue powder reduces the crack area ratio of expansive soil by 48.9%, and the crack initiation time is delayed by at least 60 min. Coal gangue powder can increase the internal roughness of expansive soil. The greater the roughness of the soil, the less cracks in the soil. After six drying-wetting cycles, the porosity and average pore diameter of the improved and expanded soil are reduced by 37% and 30%, respectively, as compared to the plain expansive soil. By analyzing the cumulative pore volume and cumulative pore density parameters of soil samples, it is found that the macro-cracks are caused by the continuous connection and fusion of micro-voids in soil. Coal gangue powder can significantly reduce the proportion of micro-voids, cumulative pore volume, and cumulative pore density in expansive soil, so as to reduce the macro-cracks.
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 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 ».