A novel biopolymer-amended bentonite-based capillary barrier: performance evaluation against rainfall-induced landslides
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for infrastructure in mountainous regions has increased landslide risks, highlighting the need for cost-effective and sustainable countermeasures. This study evaluates the performance of soft capillary barrier system (SCBS) using bentonite slurry (BS) enhanced with biopolymer (bentonite-XG slurry (BXGS)) compared to a field slope under natural drying-wetting cycles. Laboratory crack tests were conducted with 1%–5% biopolymer that identified 3% as optimal for crack reduction in BS for application in slopes. Hysteretic hydraulic properties of BXGS were evaluated to assess moisture dynamics, revealing a two-third reduction in saturated water content and a decrease in the order of 10−2 m/s in case of saturated hydraulic conductivity during wetting. The instrumented field prototypes were monitored over a year, and it was observed that the BXGS layer of SCBS reduced moisture infiltration by 30%–45% during wet seasons. A numerical model incorporating measured hysteretic hydraulic data, climate conditions, and infiltration-evaporation models using the 2D Richard's equation effectively validated field moisture variations. Subsequent seepage and stability analyses indicated that the SCBS implementation nearly doubled the factor of safety post-critical rainfall compared to the natural slope, highlighting its effectiveness in mitigating slope failures and enhancing infrastructure resilience in vulnerable regions.
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 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 ».