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Enregistrement W4220706069 · doi:10.1061/9780784484029.034

Preliminary Performance Evaluation of a Mechanically Stabilized Earth Wall under Flooding and Rapid Drawdown Conditions

2022· article· en· W4220706069 sur OpenAlexaffabout
Ali Soleimanbeigi, Keli R. Bohrer, William J. Likos, Greg Siemens

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2022 · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiezometerDrawdown (hydrology)Geotechnical engineeringGeologySaturation (graph theory)Environmental scienceSlope stabilityGroundwaterAquiferMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seepage and stability performance of a 4-m high and 6-m long MSE wall reinforced with metal strips was evaluated under flooding and rapid drawdown conditions by numerical analysis and full-scale physical modeling. A full-scale wall was constructed with a poorly graded sand backfill at an indoor geo-structure testing facility located at the Royal Military College of Canada. Flooding and rapid drawdown conditions were applied by filling and emptying a water reservoir in front of the MSE wall. Variation of water levels with time in the MSE wall backfill was measured by standpipe piezometers and moisture and suction instrumentation installed in the backfill material. Numerical seepage and stability models were calibrated using data from the physical model tests. A 1-m flooding event (measured from the base of the wall) saturated the MSE backfill in 27 h. Backfill desaturation due to rapid drawdown of the reservoir took about two times as long compared to saturation time. Parametric studies were carried out using the calibrated numerical models to investigate variables including wall height, flood height, and backfill hydraulic properties. Simulations showed that limit equilibrium factor of safety can increase by up to 105% after flooding and decrease by 25% after rapid drawdown depending on water pressure head in front of the wall relative to the wall height.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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