Prediction of Internal Erosion Parameters of Clay Soils Using Initial Physical Properties
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to predict the internal erosion rate index and critical shear of soils based on the initial physical properties of soils. Regression statistical analyses were employed on sixteen types of clayey soils prepared at different initial dry densities and water contents. The Hole Erosion test was conducted to determine the internal erosion parameters: the erosion rate index and the critical shear. Another set of specimens with the same initial dry unit weight and water content was remolded in the direct shear box and tested using the direct shear test to determine the shear strength parameters (i.e., the cohesion and the angle of internal friction). The various physical properties of soil (initial dry unit weight, initial water content, plastic index, liquid limit, optimum water content, maximum dry density, cohesion, and angle of internal friction) were used to develop models that predict both the erosion rate index and the critical shear. The findings show that the initial physical properties can be used to predict the erosion rate index and the critical shear. The coefficient of determination (R2) was found to be between 0.83 and 0.92 to predict the erosion rate index and between 0.85 and 0.9 to predict the critical shear. The high R2 implies that the models can be used to rate the soil erodibility in advance based on simple laboratory testing instead of time-consuming tests. Additionally, the findings give varied options for prediction depending on the availability of the soil initial physical properties.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».