A Unified Model for the Soil Freezing Characteristic Curve Based on Pore Size Distribution and Principles of Thermodynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The soil freezing characteristic curve (SFCC) is used as a tool for interpreting various properties of frozen soils such as hydraulic conductivity, volume change, and shear strength. Existing SFCC models are commonly based on empirical relationships, pore size distribution (POSD), or adaptations of the Soil‐Water Characteristic Curve (SWCC). Empirical models often lack a theoretical foundation, limiting their general applicability. Experimental evidence suggests that matric suction at a given temperature is affected by freezing rate, raising concerns about the suitability of SWCC‐based approaches for predicting SFCC. POSD‐based models are typically restricted to non‐saline soils, while current methods for saline soils primarily rely on SWCC‐based models, incorporating osmotic suction and iterative calculations to estimate unfrozen water content, which complicates practical applications. This study presents a unified SFCC model by transforming pore size into pore volumes using the POSD function (Weibull function) and extending the Gibbs‐Thomson equation to account for solute effects. The model eliminates the need for iterative calculations by deriving a freezing point depression equation that links the effects of confinement and solute concentration to pore size. Validations of the proposed unified SFCC model against experimental data demonstrates its accuracy in predicting unfrozen water content across different soil types and solute concentrations. Finally, the model's ability to simulate thermal‐hydraulic processes using a freezing column experiment is promising for its application in practice.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».