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Enregistrement W4404849147 · doi:10.1080/1064119x.2024.2431995

Influence of cation on properties of slurry and filter cake used in submarine shield tunnelling

2024· article· en· W4404849147 sur OpenAlexaff
Dengfeng Wang, Fanlu Min, Xiang Zhou, Laicang Liu, Bingzhi Li, Xiang Wang, Jiarui Du, Jianfeng Zhang

Notice bibliographique

RevueMarine Georesources and Geotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSlurryQuantum tunnellingShieldSubmarineFilter cakeMaterials scienceGeotechnical engineeringGeologyEnvironmental scienceComposite materialEnvironmental engineeringPetrologyOptoelectronicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The slurry shield tunneling method is commonly used to construct submarine tunnels. Salt in the submarine strata becomes mixed into the pressure chamber of the tunneling device, resulting in deterioration of the slurry and filter cake quality, which reduces the stability of the excavation face. Slurries containing various concentrations of the common submarine strata cations Na+, Mg2+, or Ca2+ were tested to clarify their effects on the quality of slurries and filter cakes. The results show that after the salt is mixed, all three cations cause obvious water separation and precipitation from the slurry. The bound-water contents of the formed filter cakes are reduced and the numbers of macropores are increased. At a given cation concentration, Mg2+ and Ca2+ degrade the basic quality of the slurry and filter cake more than Na+. The permeability coefficient of filter cakes in 0.1 mol/L Mg2+ or Ca2+ slurry gradually increases from 10−9 cm/s to 10−7 cm/s. Decrease of slurry zeta potential weakens repulsion between particles, which become more likely to aggregate. This is the fundamental cause of the changes in the quality of slurries and filter cakes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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