SCOUR AMPLIFICATION CAUSED BY STRUCTURE PROXIMITY IN EXTREME FLOWS
Notice bibliographique
Résumé
Forensic engineering field surveys of recent tsunamis (Saatcioglu et al. 2005, Chock et al. 2013) highlighted the importance of scour-related damage to structures located in coastal communities. To date, only a limited number of studies have investigated the interaction of extreme hydrodynamic flows and groups of structures, and none have studied the scour around multiple structures interacting with each other. One field example discussed by Yeh et al. (2013) documented flow concentration in between two tsunami-resistant buildings, leading to a deep scour hole between them and infrastructure failures onshore of the gap between the two buildings. This field example shows that multiple buildings, often crammed, lead to complex flow-structure interactions, leading to flow and scour either amplification or reduction depending on the relative position of the buildings. Nouri et al. (2010) and Thomas et al. (2015) investigated the flow velocity amplification caused by structures proximity, which concentrated the flow onto a downstream monitored structure. Their results informed the ASCE7 Ch.6 “Tsunami Loads and Effect” standard on flow velocity amplification caused by nearby structures. However, in this standard, there is currently no link between flow velocity amplification factors and their effects on scour around structures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».