Biopolymer-modified bentonite slurry with gellan gum for high salt resistance in marine geotechnical engineering
Notice bibliographique
Résumé
The performance of bentonite slurry in submarine tunnel construction is significantly deteriorated by high-salinity seawater intrusion, increasing the risk of excavation face instability. This study investigates the incorporation of the biopolymer gellan gum (GG) into the bentonite slurry, as a high salt resistant and eco-friendly additive. The mechanisms underlying seawater-induced deterioration and GG-imparted salt resistance were analyzed. Results demonstrate that seawater increases the bleeding rate and American Petroleum Institute (API) fluid loss while reducing the apparent viscosity and yield stress of bentonite slurry, thereby compromising its shear-thinning properties. The addition of GG mitigates these negative effects and improves the colloidal stability, rheological properties, and filter cake quality of the slurry. With 1.2% GG, the 24 h bleeding rate of slurry was reduced from 86.4% to 0%, and a low-permeability filter cake (5.6 × 10−9 m/s) was rapidly formed, as confirmed by sand infiltration tests. Scanning electron microscopy analysis revealed that GG re-disperses seawater-induced bentonite platelet aggregates, while Fourier transform infrared spectroscopy results highlight the synergistic effects of cation consumption and gel filling by GG. This study highlights the potential of GG as a sustainable additive for bentonite slurry in marine geotechnical engineering applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».