Some experiences from the introduction of wet deep mixing in Scandinavia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».