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Enregistrement W4320557324 · doi:10.1680/jgrim.22.00050

One-dimensional large strain electroosmotic consolidation of ultra-soft geomaterials

2023· article· en· W4320557324 sur OpenAlexaffabout
Yu Guo, Julie Q. Shang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Ground Improvement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)TailingsGeotechnical engineeringDrainageGeologyMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrokinetic (EK) consolidation has been proven to effectively consolidate ultra-soft geomaterials, such as coal washeries, mine tailings, oil sands tailings and so on. The conventional consolidation model based on the small strain theory encountered difficulties with these geomaterials due to continuous changes in material properties during consolidation. This research developed a one-dimensional large strain EK (LSEK-1D) consolidation model for ultra-soft geomaterials. The model is validated using experimental laboratory results regarding settlements and times on mature fine oil sand tailings (MFT), a major environmental challenge for the oil industry in Northern Alberta, Canada. Moreover, the effects of initial sample heights and applied current densities on consolidation times are evaluated. The experimental data on consolidation times of MFT is consistent with the LSEK-1D model. The LSEK-1D model was used to find the scale effect of drainage path on the EK consolidation behaviour of MFT. The model can also be used for other ultra-soft geomaterials and to facilitate the geotechnical engineering design for EK application.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,715

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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