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Enregistrement W4402651574 · doi:10.1051/e3sconf/202456906006

Water drainage and gas collection with geocomposites - Hydraulic software

2024· article· en· W4402651574 sur OpenAlexaff
Stéphan Fourmont, Justine Decaens, David Beaumier

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensCTT Group (Canada)Texel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceDrainageHydrology (agriculture)Water resource managementPetroleum engineeringGeologyGeotechnical engineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geosynthetic materials and, more specifically, drainage geocomposites are now widely used for water drainage and gas collection in applications as varied as final landfill covers, leachate collection in landfill cells, sub-slab depressurization systems under buildings, groundwater drainage under embankments, etc. The design methods used are based on the in-plane flow capacity of the geocomposites, which is determined by laboratory tests performed on 250-300 mm long product specimens. Fluid is injected into the thickness of the product and the drainage capacity is interpolated for an actual length of several meters. This paper presents the development of hydraulic design software for multi-linear drainage geocomposites, based on laboratory characterizations of the geocomposite and then validated with full-scale tests. The software gives a 3D model of the hydraulic curves in the geocomposite depending on the application for which the geocomposite is used, and the fluid to be drained (water, landfill gas, methane, air, etc.).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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
Résumé présentoui

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