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Enregistrement W4283820909 · doi:10.1139/cgj-2021-0437

Rheological behaviour of dilute soil-water mixtures: role of interactions from colloidal and non-colloidal particles

2022· article· en· W4283820909 sur OpenAlexvenueno aff
Mohsen Kamali Zarch, Limin Zhang, S. Mohsen Haeri, Zhao‐Dong Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHong Kong University of Science and TechnologySharif University of TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRheologyViscometerColloidViscosityDispersion (optics)SiltGeotechnical engineeringFlow (mathematics)ThixotropyMaterials scienceChemistryMechanicsGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rheological behaviour of dilute soil-water mixtures, such as hyperconcentrated mixtures and interstitial fluids in debris flows, can significantly affect the flow dynamics of flow-type landslides. These mixtures often contain clay, silt, and sandy particles. Despite great efforts, the effects of soil type and texture on the rheological behaviour of these mixtures are still not well understood. To tackle this issue, an experimental investigation is carried out using a narrow-gap rotational viscometer to evaluate the interactions from colloidal (clay) and non-colloidal (silt and sand) particles and possibility of flow regime change. The flow curves of dilute mixtures are determined with and without a dispersion agent. A functional curve between spindle speed and Reynolds Number or Froud Number is proposed to distinguish different flow regimes in the narrow-gap rotational viscometer. Results demonstrate the applicability of the Bingham model for describing the bulk rheological behaviour of dilute mixtures. The mixture viscosity governs the contribution of the hydrodynamic effects from all particles, while the yield stress governs the contribution of the colloidal effects from colloidal particles. Results also reveal that for dilute mixtures containing particles up to medium sand size, the main cause of the flow regime change is the flow boundary conditions.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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