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Enregistrement W4319083432 · doi:10.3390/buildings13020422

Restoration of Tilted Buildings via Micropile Underpinning: A Case Study of a Multistory Building Supported by a Raft Foundation

2023· article· en· W4319083432 sur OpenAlexaff
Ahmed Elsawwaf, Mostafa El Sawwaf, Ahmed Farouk, Farag Aamer, Hany El Naggar

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderpinningSettlement (finance)Foundation (evidence)EngineeringGeotechnical engineeringCivil engineeringRaftProcess (computing)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a real case study of a micropiling process that was developed to stop the continuous tilting of a 9-story residential building in Dakahlia, Egypt. Shortly after the construction of the building, the surface raft foundation exhibited severe settlement problems. In order to carry out a geotechnical investigation, boreholes were drilled around the constructed building. It was discovered that in addition to a thick, soft clay layer in the soil profile, there was also a crucial eccentricity between the centroid of the total building loads and the centroid of the raft. The issue needed to be addressed immediately, and a micropiling system was proposed to satisfy the geotechnical and structural conditions associated with the case history. In addition to describing the field measurements, detailed methodology, and micropile installation process, this paper also presents three different design approaches for determining the number and location of the micropiles. Although the underpinning process itself initially induced some settlement, micropiling the raft proved to be an efficient solution to stop the continuous tilting of the building. A micropile load test confirmed the advantageous effect of the grouting technique used for Type B micropiles, where the grout is injected under high pressure.

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)0,001
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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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