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Enregistrement W4409359577 · doi:10.1139/cgj-2024-0614

Centrifuge modeling on effectiveness of liquefaction mitigation measures for clayey sand ground under large dams

2025· article· en· W4409359577 sur OpenAlexvenueno aff
Wenjing Liu, S. B. Wang, Jiahao Chen, Yubing Wang, Junchao Li, Bin Zhu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceChina Huaneng Group
Mots-clésCentrifugeGeotechnical engineeringLiquefactionEnvironmental scienceClay soilSoil liquefactionGeologySoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seismic loading has been widely recognized as a critical factor contributing to soil liquefaction. This paper introduces centrifuge tests conducted to characterize the seismic response of clayey sand foundations under surcharge induced by upper structures such as dams, with a focus on examining the effectiveness of different liquefaction mitigation measures. Three models with a surcharged block above are considered: one with soil untreated, one improved with stone columns, and the other enhanced by closed diaphragm walls. In addition, a free ground model is tested to examine the dynamic characteristics of the tested soil. Results show that the soil used is prone to liquefaction, but this trend can be somewhat suppressed by the presence of the surcharge. However, the excess pore pressure within the shallow layer keeps rising after shaking, posing the surcharged structure to instability. With the inclusion of stone columns, seepage can be effectively facilitated, thus eliminate the large pore pressure concentration. The construction of closed diaphragm walls effectively reduces the surface settlement by providing lateral restraint of the soil core. This investigation sheds light on the liquefaction mitigation mechanisms of different measures for clayey sand subjected to large overburden and provides references for improving the seismic design.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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