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Enregistrement W4366506737 · doi:10.11159/icgre23.160

Influence of Hammer Energy Correction on SPT Correlations and Interpretation

2023· article· en· W4366506737 sur OpenAlexvenueno aff
Ayush Kumar, P. Anbazhagan, M. E. Yadhunandan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésHammerInterpretation (philosophy)Energy (signal processing)GeologyComputer scienceEngineeringStatisticsStructural engineeringMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard Penetration Test (SPT) is a widely used geotechnical exploration test.SPT is easy to perform and is cost-effective; hence it has become prevalent.Several factors affect the test results, i.e., the number of blows (N-value) for penetration of the sampler into the soil at any given depth.Among those factors, hammer energy (𝐸𝐸 𝐻𝐻 ) is the most important.Even though it is essential, there have been limited studies considering the influence of 𝐸𝐸 𝐻𝐻 on the determination of different subsurface properties correlated with N-values.Several empirical relations have been developed between N-value and static and dynamic subsurface properties which however, can be used only to a particular region and a specific 𝐸𝐸 𝐻𝐻 value.The influence of considering proper in-situ hammer energy in these correlations is not clearly understood yet, and thus it is still not practised in many developing countries.This study highlights the importance of hammer energy in N-value corrections and studies the effect of hammer energy on soil properties like low strain shear modulus and state of denseness.The influence of different SPT corrections is studied, along with the impact of including energy measurements in analyzing the correlation between the SPT N and low-strain shear modulus.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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