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Enregistrement W4205329180 · doi:10.1680/jgeen.21.00054

On some uncertainties related to static liquefaction triggering assessments

2022· article· en· W4205329180 sur OpenAlexaff
David Reid, Simon Dickinson, Utkarsh Mital, Riccardo Fanni, Andy Fourie

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionPrincipal stressWork (physics)Geotechnical engineeringPrincipal (computer security)Stress (linguistics)Deformation (meteorology)InstabilityStructural engineeringEnvironmental scienceGeologyEngineeringComputer scienceMechanicsShear stressMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Static liquefaction has been identified as the cause of several recent tailings storage facility (TSF) failures. Partially based on the investigations carried out, significant advances on the analysis of static liquefaction triggering (SLT) have been made. These include applications of critical-state-based models in a stress–deformation framework to identify if in situ conditions are approaching a level where SLT could occur. However, several important uncertainties remain. In this work, three of these uncertainties (geostatic stress ratio K0, intermediate principal stress ratio and principal stress angle from vertical) were investigated, along with their effects (both independently and in conjunction) on the identification of SLT and slope failure. These uncertainties were examined through a series of numerical analyses of an idealised TSF. Various values of K0 were used to examine their effect on SLT, while different approaches were taken to assess the potential effects of the intermediate principal stress ratio and the principal stress angle from vertical on instability. This work revealed that the current state of knowledge in these areas is such that significant uncertainty seems unavoidable in attempting to identify exactly when a particular slope may undergo SLT. Experimental and in situ test programmes that may be useful in reducing this uncertainty are outlined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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