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Enregistrement W4399878433 · doi:10.1139/cgj-2023-0497

Effect of water pressure on time-dependent permeability characteristics of sand conditioned with foam and bentonite slurry

2024· article· en· W4399878433 sur OpenAlexvenueno aff
Shuying Wang, Fanlin Ling, Qinxin Hu, Tongming Qu, Junlong Shang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBentoniteGeotechnical engineeringPermeability (electromagnetism)SlurryWater pressurePore water pressureComposite materialMaterials scienceGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During earth pressure balance shield tunnelling in water-rich sandy ground, both foam and other conditioning agents, such as bentonite slurry, are injected to prevent water spewing. Permeability tests were conducted to investigate how water pressure affects the permeability of sand conditioned with foam and bentonite slurry. Experimental results demonstrate that increasing water pressure at the top and bottom of the specimen extends the initial stable period of the permeability coefficient, significantly slowing down its growth rate during the fast growth period. Soil grain migration was observed in specimens exposed to sufficiently high water pressure. During the slow growth period, the permeability coefficient decreased as water pressure increased, and this decrease rate correspondingly decreased. Under a consistent hydraulic gradient, increased water pressure led to enhanced stability of foam bubbles and extended the time-dependent curves for the permeability coefficient. Furthermore, the relationship between chamber pressure dissipation and foam stability was discussed during the standstill period of shield machines. To prevent water spewing, it is recommended to use the permeability coefficient of the muck at the outlet of the screw conveyor with the lowest water pressure as the evaluation index during permeability testing.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,387

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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