Correction functions for soil–water characteristics curves extending the principles of thermodynamics
Notice bibliographique
Résumé
The soil–water characteristics curve (SWCC) that is typically measured from laboratory tests is fit using mathematical models that are based on capillary law and used along with the saturated soil properties for predicting the hydro-mechanical behavior of unsaturated soils. Such SWCC models are valid for coarse-grained soils. However, the same models are also extended for modeling the SWCC of fine-grained soils over suction range from 0 to 106 kPa with a correction function. Due to this reason, SWCC models with correction functions have limitations in rigorous analyses of complex thermo-hydro-mechanical-chemo (THMC) behaviors of unsaturated soils, especially in the high suction range. In the present study, a correction function is proposed for modeling the SWCC behavior using two widely models based on a theoretical framework extending the principles of thermodynamics. The relationships between the traditional and the proposed correction functions are discussed. Finally, comparisons are provided between the proposed and the traditional correction functions on the SWCC behavior to highlight their differences. In addition, the effects of temperature and salinity on the SWCC with correction functions are also summarized. The proposed correction function is a valuable tool for rigorous analyses and reliable prediction of the complex THMC behaviors of unsaturated soils.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».