MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220795385 · doi:10.1061/9780784484029.030

Lateral Behavior of a Large Pile Group Supporting an LNG Tank

2022· article· en· W4220795385 sur OpenAlexaff
Cheng Lin, K. Jones, Min Sun

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2022 · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileBending momentCentrifugeGeotechnical engineeringFoundation (evidence)Pile capLiquefied natural gasStructural engineeringEngineeringStructural loadGeologyNatural gas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large pile groups (≥=100 piles) are often used to support liquefied natural gas (LNG) tanks to resist not only large vertical structural loads but also significant lateral loads from earthquakes or hurricanes. In general, the design of a large pile group follows standards or prevalent methods that are established based on field or centrifuge test results for a small pile group (≤=25 piles). This does not recognize that lateral group effect of a large pile group is more pronounced than that of a small pile group, and the use of the recommended group reduction factors for a small pile group can be unsafe for the design of a large pile group, in particular for a pile foundation with ≥= 1,000 piles (such as an LNG tank foundation). This study employed a series of 3D continuum finite-element analyses to investigate lateral responses (bending moment, shear force, and lateral displacement) of piles in square pile groups from 3 × 3 to 40 × 40 as well as in circular pile groups supporting LNG tanks. The results were used to examine the difference of lateral responses of piles between single isolated piles, small pile groups, and large pile groups, which would allow for a better understanding of lateral behavior of a large-scale pile foundation supporting an LNG tank.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeo-Congress 2022Même sujetGeotechnical Engineering and Soil MechanicsTravaux en français237 207