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Enregistrement W4220682689 · doi:10.1061/9780784484050.010

Soil Bentonite Slurry Trench Cutoff Walls: History, Design, and Construction Practices

2022· article· en· W4220682689 sur OpenAlexaff
Christopher R. Ryan, Daniel Ruffing, Jeffrey Evans

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2022 · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrenchSlurryGeotechnical engineeringHydraulic conductivityLeveeInclinometerBentoniteGroundwaterGeologyGradationEnvironmental scienceEnvironmental engineeringSoil waterMaterials scienceSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slurry trench cutoff walls have been widely used for over 70 years to control groundwater flow, seepage through dams and levees, and contaminant transport. In the US, soil-bentonite (SB) slurry walls are frequently the best and most economical vertical barrier to stop the horizontal flow of groundwater and minimize contaminant transport. This paper reviews the development of SB cutoff walls from both a construction and design standpoint. Lessons learned regarding trench stability, the type of bentonite, the makeup of the backfill, specifications, quality control, interface connections, longevity, hydraulic conductivity, state-of-stress, and compatibility with contaminants are presented. Items of particular importance in specifications including viscosity of the fresh slurry, viscosity of the in-trench slurry, unit weight of the slurry, slump, gradation, and hydraulic conductivity of the backfill are discussed. Guidance for quality control testing in both the lab and field are provided including recommendations regarding stresses for testing. The paper provides summary opinions regarding the limitations of SB slurry walls. Issues that require special consideration are identified and include excessive depth, limited available working platform width, excessive underground or overhead obstructions, artesian ground water conditions, layers of extremely weak soil, and rock or boulders in the soil profile.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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