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Enregistrement W4402905623 · doi:10.1139/cgj-2023-0713

Ultrasonic interrogation of a clayey tailings during sedimentation–consolidation

2024· article· en· W4402905623 sur OpenAlexafffundvenue
Hirlatu Peruga, Misagh Khanlarian, Giovanni Cascante, Paul Simms

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation Alliance
Mots-clésConsolidation (business)Geotechnical engineeringTailingsGeologyTailings damClay soilMaterials scienceSoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasonic methods are used for non-destructive detection of changes of low-strain properties in concrete, soils, and other materials. This paper presents the use of ultrasonics to detect density and structure changes in a soft clayey tailings. Such tailings undergo sedimentation and consolidation following their deposition, which may occur simultaneously with flocculation and other fabric-altering processes, resulting in time-dependent consolidation characteristics. Here we attempt to measure structural changes in the clayey tailings using ultrasonics, which presents several challenges due to the material’s relative softness. Ultrasonics testing was attempted using a special 3D printed column with height and diameter of 540 and 110 mm, respectively. Specially fabricated sample holders were designed to repeatedly ensure proper connections of compression (P-wave) and shear (S-wave) wave transducers. The arrival time corresponding to the largest P-wave amplitude showed a strong correlation with density of the tailings, while a specific frequency bandwidth of the P-wave spectra indicates an increase in wave amplitude (signal energy) occurring subsequent to most of the volume change. Ultrasonic measurements appear to be a promising technique to monitor density and stiffness in soft clays, tailings, and similar soft sediments.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,627

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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