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Enregistrement W4402320431 · doi:10.58499/jatan.v40i2.1193

STABILISASI LERENG DENGAN APLIKASI SOIL NAILING PADA AREA GALIAN DALAM DAN KEMIRINGAN CURAM

2023· article· id· W4402320431 sur OpenAlexaff
Andrew Nugraha Standyarto, Andika Yuda Prayitno, Dedi Prayitno

Notice bibliographique

RevueJurnal jalan jembatan · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil nailingForestryEnvironmental scienceGeologyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan studi ini adalah untuk mengetahui pengaruh penerapan soil nailing terhadap peningkatan kestabilan dan perkuatan lereng galian pada daerah kemiringan dalam dan lereng curam. Pengamatan dilakukan pada Jalan Tol IKN seksi 3A: Karangjoang - KKT Kariangau, bagian jalan tol yang diletakkan struktur berupa Saluran Udara Tegangan Tinggi (SUTT). Pada lokasi dilakukan penggalian dalam yang menempatkan menara SUTT sejarak 20 m dari lereng trase jalan. Relokasi menara tidak dapat dilakukan dan penanganan lereng harus dirancang untuk mencegah longsoran terjadi. Data kondisi tanah diambil dari lapangan pada 4 titik dengan menggunakan metode boring dan SPT. Analisis data menggunakan program pemodelan Finite Element Analysis (FEA) Plaxis 2D dan soil model Mohr-Coulomb untuk membandingkan dua kondisi, yaitu lereng galian tanpa perkuatan dan dengan konfigurasi perkuatan soil nailing. Dari analisis kestabilan lereng, desain galian 1 di depan SUTT dan desain 2 pada area peralihan memiliki Safety Factor (SF) > izin pada kondisi short term dan gempa pseudostatik namun mengalami kelongsoran pada kondisi long term dan pelapukan batu bara (lignit). Studi ini menunjukkan bahwa aplikasi soil nailing dengan diameter 10 cm, panjang 12 m dan konfigurasi pemasangan vertikal 12D dan horizontal 15D memenuhi SF izin kestabilan lereng sesuai dengan SNI 8460:2017 tentang Persyaratan Perancangan Geoteknik. Kata Kunci: stabilitas lereng, soil nailing, galian dalam, SUTT, pelapukan batubara (lignit)

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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