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Enregistrement W4306923791 · doi:10.1139/cgj-2022-0308

Performance of a 56 m deep circular excavation supported by diaphragm and cut-off double-wall system in Shanghai soft ground

2022· article· en· W4306923791 sur OpenAlexvenueno aff
Ruisong Wang, Shujia Liu, Longhai Xu, Chenyang Zhao, Pengpeng Ni, Weifeng Zheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcavationGeotechnical engineeringPore water pressureSettlement (finance)Lateral earth pressureGeologyGroundwaterDiaphragm (acoustics)Displacement (psychology)Stress pathEngineeringPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of a 56 m deep circular excavation supported by a double-wall system, consisting of an inner circular diaphragm wall and an outer rectangular cut-off wall, in Shanghai soft ground is studied in this paper. The surveyed data (e.g., lateral wall deflections ( δ h ), horizontal displacement of soil ( δ s ), ground surface settlement ( δ v ), soil rebound ( δ v+ ), earth pressure ( P), pore water pressure ( P w ), and soil stress path) are systematically investigated. The results show that the maximum lateral wall deflections are 0.002% ∼ 0.03% of the excavation depth ( H e ). The maximum ground surface settlement ( δ v m ) is generally larger than δ h m , which is located at 0.4 ∼ 0.6 H e . Moreover, an innovative formula is proposed to estimate the ground settlement. It is able to distinguish various characteristics of surface settlement in different zones of the settlement profile. The ground surface settlements are mainly induced by surcharge loading and continuous excavation, and they are related to the change in confined water level. The lateral earth and pore water pressures in the active zone are relatively insensitive to the excavation, while the correlation becomes obvious in the passive zone. The findings from this study can be helpful to the design of other similar deep excavations in soft clay.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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