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Enregistrement W4311449806 · doi:10.1139/cgj-2022-0098

Degradation of soil arching caused by suffusion in gap-graded soils

2022· article· en· W4311449806 sur OpenAlexvenueno aff
Zheng Xiao, Zhigang Cao, Yuanqiang Cai, Jie Han

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDam Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterInternal erosionGeotechnical engineeringCompactionDiscrete element methodGeologyErosionPorositySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate evolution of soil arching during suffusion in gap-graded soils, a new suffusion apparatus was developed for trapdoor tests under a horizontal seepage flow. Glass beads with fine-grain contents ranging from 15% to 45% were adopted to represent coarse-grain controlled soils and fine-grain controlled soils. Coupled computational fluid dynamics (CFD) and discrete element method (DEM) models were developed to further investigate the evolution of soil arching from microscopic views. At the early stage of suffusion, soil arching degraded rapidly under seepage loads in both coarse-grain controlled and fine-grain controlled soils due to the compaction of soil skeleton and the clogging of voids, which increased in the number of fine particles connected to the stress-transfer matrix. At the later stage, soil arching was nearly maintained as the soil skeleton became stable in the coarse-grain controlled soils. In the fine-grain controlled soils, soil arching degraded continuously due to continuous loss of fine particles connected to the stress-transfer matrix. The decrease in the contact number of fine particles also made the soil skeleton more vulnerable to suffusion. The degradation of soil arching resulted in an increase of surface displacement and a decrease of soil arching height in fine-grain controlled soils.

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)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,195
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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