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Enregistrement W4389607681 · doi:10.1139/cgj-2023-0419

Effect of water pressure on permeability of foam-conditioned sands for EPB shield tunneling

2023· article· en· W4389607681 sur OpenAlexvenueno aff
Zhiyao Feng, Shuying Wang, Tongming Qu, Xiangcou Zheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPermeameterGeotechnical engineeringPermeability (electromagnetism)Pore water pressureWater pressureGeologyHydraulic conductivityShieldSoil scienceChemistrySoil waterPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foam conditioning is a widely adopted technique in earth pressure balance (EPB) shield tunneling for the purpose of reducing sand permeability and preventing water spewing. The permeability of foam-conditioned sands differs from that of natural sands due to the presence of foam bubbles. This study investigated the effect of water pressure on the permeability of foam-conditioned sands using novel laboratory permeability tests. The water pressure, for the first time, is decoupled with the hydraulic gradient, owing to a newly developed permeameter with the controllable downstream hydraulic pressure in the laboratory. The results show that the permeability is significantly affected by the water pressure, and the effect is also predominantly dependent upon the foam injection ratio. The initial hydraulic conductivity increases with the increasing water pressure, while the initial stable period duration decreases. The water-plugging structure formed by foam bubbles and sand particles is prone to be damaged under high water pressure due to the shrinkage of foam bubbles. This means that the existing permeability tests with low water pressure underestimate the permeability of foam-conditioned sands. The underlying mechanism of water pressure in modifying the permeability of foam-conditioned sands is also examined from a particle-scale perspective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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