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Enregistrement W4315750717 · doi:10.1139/cgj-2022-0060

Assessment of time effects on capacities of large-scale piles driven in dense sands

2023· article· en· W4315750717 sur OpenAlexvenueno aff
Kai Wen, Stavroula Kontoe, R. J. Jardine, Tingfa Liu, David Cathie, R. Silvano, C. Prearo, F Schroeder, S. Po

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Scholarship CouncilDNV GLImperial College LondonUniversity of Southampton
Mots-clésPileGeotechnical engineeringBenchmark (surveying)Compression (physics)Matching (statistics)GeologyStructural engineeringEngineeringMathematicsGeodesyStatisticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers the axial resistances of open-ended, highly instrumented, 763 mm diameter steel pipe piles driven in sands for the EURIPIDES (EURopean Initiative on PIles in DEnse Sands) project at a well-characterized research site at Eemshaven, in the northern Netherlands. It offers new analyses of previously unreported dynamic tests and considers their relationship with four heavily instrumented static compression tests. Rigorous signal matching employing two distinct pile–soil interaction models is reported, supported by careful sensitivity analyses, to interpret the recorded driving signals. The back-calculated shaft resistance profiles show good agreement between the models as well as calculations performed with a global wave equation analysis approach. The study highlights the need to account for the internal soil column resistance. The combined interpretation of the dynamic and static test data indicates a 50% gain in shaft resistance over the 10 days after driving and threefold shaft capacity growth over a total period of 533 days after driving. The outcomes have important implications for driven pile design and field quality monitoring; the case history contributes an important benchmark in the study of long-term set-up trends.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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