Liquefaction triggering and post-triggering behavior of biocemented loose sand
Notice bibliographique
Résumé
Biocementation is a biomediated ground improvement technique that can improve the engineering behavior of granular soils. The process has received significant attention as an earthquake-induced liquefaction mitigation technique; however, critical gaps have remained in our understanding of how liquefaction behaviors may shift with differences in loading magnitudes and cementation levels. In this study, direct simple shear tests were performed to examine the undrained shearing behaviors of biocemented loose Ottawa F-65 sand prepared to varying cementation levels corresponding to V s increases up to 523 m/s. Significant increases in liquefaction triggering resistances were observed with added cementation across a broad range of loading magnitudes (CSR = 0.1–1.75) and exceeded improvements obtainable through densification alone. Following triggering, modest improvements in post-triggering strain accumulation and reconsolidation behaviors were observed that could be primarily attributed to the densification of specimens from added mineral solids at low cementation levels (Δ V s < 150 m/s). At higher cementation magnitudes, however, post-triggering behavioral enhancements exceeded those that would be expected from densification alone. Outcomes from this study improve our understanding of the liquefaction behaviors of biocemented soils, the metrics by which these behaviors can be effectively characterized, and the mechanisms responsible for behavioral enhancements, ultimately furthering our understanding of how the technology may be employed for liquefaction mitigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».