Assessing Experimental Methods for the Quantification of Particle Size Segregation in Large Scale Flume Tests using Image Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Particle size segregation is a phenomenon that generates preferential sorting of particles, based on size, in material flows of non-uniform size distribution. Landslide hazards, such as debris flows, involve materials of non-uniform particle sizes and therefore generate flow structures which arise from particle size segregation. The mobility, distal reach and impact forces associated with these natural hazards are influenced by these processes. Understanding the mechanisms of this phenomenon is essential for acquiring accurate input parameters that are needed to model these flows and properly design debris flow barriers and retaining structures. While the dynamics of particle size segregation in flow and deposition have been furthered through studying granular flows, studies to date have had several limitations. They primarily examine flows of bidispersed material, are small in scale, and rely on observations from flume sidewalls, precluding the study of dynamics along the centreline of flows. In this study, a large scale 6.8 m long and 2.1 m wide slope inclined at 30 degrees was used to generate dry tridispersed granular flows with 0.6 m3 of material. The tridisperse mixture consisted of even proportions by mass of 3 mm, 6 mm and 12 mm diameter spherical particles. Replicate tests were conducted to observe flow dynamics and assess methods for sampling along the internal plane of the test deposit. Image analysis techniques were developed to quantify particle size distributions within the deposit. Flume sidewall and internal observations were found to differ significantly from each other, in that side wall observations contained significantly higher proportions of the largest particle size. Additional replicate tests were conducted with saturated material to further examine the impact of pore fluid on segregation. This work will allow for future calibration of both numerical and theoretical models of particle size segregation and ultimately enable better debris flow modelling and mitigation practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».