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Enregistrement W4404659485 · doi:10.3208/jgssp.vol11.ds-4-01

Some experiences from the introduction of wet deep mixing in Scandinavia

2024· article· en· W4404659485 sur OpenAlexaff
Sølve Hov, Håkan Eriksson, Tony Forsberg, Kristina Borgström

Notice bibliographique

RevueJapanese Geotechnical Society Special Publication · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensNordic Life Science Pipeline (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringMixing (physics)GeologyForensic engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dry deep mixing (DDM) method has been used extensively – and exclusively – in the Nordic countries since its development in the 1970s. Despite being a versatile method, it is mainly limited to sensitive clays with low shear strengths and the method has limitations due to considerable verticality deviations. However, increasing ground improvement needs for stiffer clays, improved homogeneity, and better verticality at greater depths has led to the introduction of the wet deep mixing method (WDM) in both Sweden and Norway. This paper summarizes some experiences from three projects where WDM recently have been employed both onshore and offshore to increase stability and reduce settlements. Two Swedish projects, one large scale commercial and one trial test, were performed in clays with low shear strengths and high water contents for stability purposes offshore for land reclamation. The Norwegian project involved improvement of a low water content clay for settlement reduction of a building foundation. Results from strength verification using wet grab and core sampling are presented and are compared to experiences from DDM and preceding laboratory tests. The paper furthermore discusses some practical issues around execution and strength verification in the three projects. Overall, it is concluded that WDM in many cases is suitable also for Scandinavian clays and can therefore replace or supplement DDM. However, the lack of experience still calls for certain conservatism. Trial columns are recommended until there is more field experience from WDM in Scandinavian clays.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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