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Enregistrement W4390739190 · doi:10.21203/rs.3.rs-3835232/v1

Large-scale three-dimensional experimental investigation on potential high position landslide‑induced waves in Gushui Reservoir, China

2024· preprint· en· W4390739190 sur OpenAlexaff
Shizhuang Chen, Weiya Xu, Yelin Feng, Yan Long, Yangyang Zhang, Fengyuan Cao, Huanling Wang, Wei‐Chau Xie

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLandslideGeologyScale (ratio)AttenuationGeotechnical engineeringSeismologyHydrology (agriculture)CartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The occurrence of landslides in reservoir areas and the potential secondary disasters near dams are characterized by their sudden and catastrophic nature, often limiting the availability of actual measurement data. To address this challenge, prototype physical model test always proves to be valuable method to replicate or reproduce such geological hazards. In this study, we focused on the Meilishi landslide in the Gushui reservoir area as a case study to analyze the potential threat of high position landslide-induced waves under gravity. Based on field investigations and relevant statistical geological data, a large-scale three-dimensional physical model was carried out that integrated the interactions of the landslide, the river, and the dam. With a scale of 1:150, the model had the dimensions of 57, 27, and 8 m. Water level and the maximum sliding velocity into the water were selected as independent variables, leading to a total of 18 experiments. An adaptive landslide motion simulation system based on velocity equivalence and a comprehensive measurement system with tracking technology based on hydrodynamics were independently developed. Those approaches allowed us to reveal the propagation characteristics and attenuation laws of high position landslide-induced waves in a curved channel under various complex conditions. The data showed that the maximum wave run-up height on dam was 17.97 m under the most dangerous working condition (H3C09). Importantly, this value did not exceed the maximum height of dam, indicating a certain level of safety margin for the dam. Combined with the data of different working conditions, the optimal window for landslide risk prevention and control warnings was within 550 s after the onset of landslide instability. The key parameters predicted by the tests, including head wave height, wave run-up height on the opposite bank, wave run-up height on dam, and the propagation times, provided a technical basis and valuable reference for dam engineering design and safety. These results make significant contributions to the prevention and control of similar surges hazard induced by high position landslides around the world.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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