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Enregistrement W4386085505 · doi:10.1139/cgj-2023-0103

Pressure infiltration behavior and fluid loss of bentonite slurry: a comparative study of two bentonite slurries

2023· article· en· W4386085505 sur OpenAlexvenueno aff
Su Qin, Yang Cheng, He Qing Huang, Wan‐Huan Zhou

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSlurryBentoniteFilter cakeInfiltration (HVAC)Geotechnical engineeringRheologyHydraulic conductivityGeologyMaterials scienceSoil waterComposite materialSoil scienceEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bentonite slurry is frequently used to temporarily stabilize the excavation for slurry tunnel boring machines (TBMs) driving in permeable soils, such as sand and gravel. In this study, two types of bentonite slurries (BS1 and BS2) were subjected to a series of infiltration column tests and modified fluid-loss tests under various pressure levels. Monitoring of water discharge and pore pressures at different depths of the sand bed enabled the identification of two effective sealing patterns during infiltration: the formation of a filter cake and rheological blocking. BS1 exhibited a tendency to form a filter cake, which played a vital role in effectively transferring the applied pressure to the underlying soil skeleton. The application of higher pressure facilitated the rapid formation of a filter cake, resulting in a shorter time span for slurry invasion and minimizing fluid loss. On the other hand, rheological blocking was dominant when using BS2, and the maximum infiltration distance was found to linearly increase with the applied pressure. A comparison between the measurement and a simple prediction model derived from Darcy's law revealed an overestimation of the infiltration distance during slurry invasion. Furthermore, based on the modified fluid-loss test, higher pressure was found to densify the filter cake and result in lower hydraulic conductivity.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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