Prediction of hydraulic conductivity parameters of slurries from centrifuge consolidation settlements
Notice bibliographique
Résumé
Slurry materials such as mine tailings and dredged clays undergo large, self-weight consolidation settlements. Compressibility and hydraulic conductivity characteristics of such slurries are essential for the estimation of their settlements and settlement rates for the safe maintenance of the storage facilities. These two constitutive functions of slurry materials are frequently estimated from laborious large-strain consolidation tests. Centrifuge consolidations tests are receiving great attention, therefore, to circumvent the time-consuming consolidation tests in the 1 g environment. However, the inverse analysis of settlement–time data for the estimation of compressibility and hydraulic conductivity functions is computationally expensive due to the requirement of a large number of forward analyses and thus is not available yet for the centrifuge environment. In this work, for the first time, two existing back analysis procedures for 1 g column tests were explored for predicting the hydraulic conductivity parameters of several slurry materials from the centrifuge test data. These procedures require well-defined and time-invariant compressibility functions of the slurry materials. These methods need only time–settlement data from a single centrifuge test, and do not depend on the excess pore pressure profiles. A finite difference solution of the analytical model for finite strain consolidation behavior of samples in centrifuge environment was utilized for the forward analysis. Four simulated synthetic temporal settlement curves and four centrifuge consolidation test data from the literature were utilized for validation of the studied methods. The methods were simple, computationally inexpensive due to the requirement of only a smaller number of forward analyses, and effective in accurately predicting the hydraulic conductivity constitutive parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».