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Enregistrement W4280514559 · doi:10.1139/cgj-2021-0579

Effect of hydraulic conductivity and impeded drainage on the liquefaction potential of gravelly soils

2022· article· en· W4280514559 sur OpenAlexvenueno aff
Jashod Roy, Kyle M. Rollins

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic conductivityLiquefactionPore water pressureGeotechnical engineeringImpervious surfaceSoil waterGeologyEffective stressDrainageSoil liquefactionSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigating the role of sand and fines content and in situ drainage conditions in governing the hydraulic conductivity of gravelly deposits is highly important to characterize the liquefaction potential of gravelly soil. In this study, a variation of hydraulic conductivity with sand content has been empirically obtained based on the existing gravel liquefaction case histories. It is found that the hydraulic conductivity of a soil matrix having more than about 20%–30% sand content by mass is low enough to cause liquefaction without the presence of any impervious confining layer. In addition, a numerical study has been performed using the commercial software FEQDrain to study pore pressure generation in gravelly soil at a variety of relative densities and hydraulic conductivities with and without an impermeable cap layer when subjected to a variety of earthquake loadings. For both unconfined and confined condition, excess pore pressure ratios consistently increase with a decrease in hydraulic conductivity ( k) and relative density ( D r ). Excess pore pressure ratio is correlated with hydraulic conductivity, soil compressibility, and cyclic stress ratio (CSR). For the confined condition, pore pressure in the gravel layer is primarily governed by the overlying cap layer and even a sandy cap layer instead of highly impervious clay layer can cause liquefaction.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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