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Enregistrement W4294723103 · doi:10.1051/geotech/2022008

Congélation artificielle des terrains : de la modélisation à l’application

2022· article· fr· W4294723103 sur OpenAlexaboutno aff
Hafssa Tounsi, Ahmed Rouabhi

Notice bibliographique

RevueRevue Française de Géotechnique · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsGeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La congélation artificielle des terrains est utilisée depuis des décennies comme technique de stabilisation et d’imperméabilisation temporaires des terrains pour résoudre des problèmes de génie civil ou minier à moindres coûts. Toutefois, elle peut engendrer, tout comme le gel naturel, des déplacements en surface ou au niveau des ouvrages souterrains adjacents, dont l’amplitude dépend, entre autres, des conditions géologiques et hydrogéologiques. Ainsi, pour évaluer les risques liés à l’utilisation de la congélation artificielle, nous proposons dans cet article un modèle thermo-hydro-mécanique et chimique (THMC) couplé, permettant de prédire l’étendue de la zone congelée et la stabilité des terrains. Ce modèle s’inscrit dans le cadre de la mécanique des milieux poreux et utilise des hypothèses simplificatrices afin d’aboutir à un formalisme facilement utilisable en pratique pour réaliser des simulations de longues durées à l’échelle de la mine. Le modèle a été appliqué au cas de la mine de Cigar Lake (Canada), à travers des simulations thermo-hydro-mécaniques couplées, qui ont permis de prédire proprement l’évolution de la congélation dans le massif et les tassements observés autour des tunnels de production excavés en dessous du massif congelé.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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