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Enregistrement W4390964657 · doi:10.1139/cgj-2023-0404

Understanding effects from overburden drilling of piles—a rational approach to reduce the impacts on the surroundings

2024· article· en· W4390964657 sur OpenAlexvenueno aff
E.J. Lande, Stefan Ritter, Kjell Karlsrud, Steinar Nordal

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingGeotechnical engineeringHammerGeologyPetroleum engineeringDrilling fluidEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents two case studies dealing with undesirable impacts of overburden drilling of casings for end-bearing piles to bedrock. Monitored pore-water pressures and ground settlements are used to document and assess the influence from rotary percussive drilling with “down-the-hole” (DTH) hammers. The studies show that drilling with high-pressure air-driven DTH hammers may cause considerable erosion and soil volume loss adjacent to the drill bit and along the casing, resulting in settlements of the surrounding ground. The risk of soil volume loss increases when the drilling is carried out in erodible soils such as silt and fine sands. The volume loss is found to be caused by a combined air-lift pump effect and a Venturi suction effect. Monitoring pore pressures in the vicinity of the drilling may be used to reduce soil volume loss and prevent damaging settlements. Results from drilling with water-driven DTH hammer showed significantly less ground settlements and influence on pore pressures compared to using an air-driven hammer. The study suggests that the drilling parameters flow rate and penetration rate, and the cross-sectional area of the pile casing can be combined in a non-dimensional methodology to assess the mass balance of drill cuttings when drilling with water flushing. A design framework is suggested to guide overburden drilling in urban settings to reduce potential impact on the surroundings.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,399

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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