Thermal Integrity Profiling of Cast-in-Place Piles with Defects: Insights from Numerical Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Thermal integrity profiling (TIP) is one of the newest and most promising methods for assessing the integrity of cast-in-place concrete piles. Despite its growing application, TIP research remains limited. Current practices generally rely on nominal values, such as unchangeable default values in commonly used TIP software, for the thermal properties of soil and concrete, without sensitivity analyses that account for the wide range of possible values. This study demonstrates that using default values, instead of measured or variable values, can result in inaccurate interpretation of anomaly. Furthermore, there is limited knowledge regarding the relative importance of input parameters in TIP analysis, and research on advanced TIP modeling under multilayered soil conditions is scarce. To address these technical challenges, this study introduces a new modeling approach that includes a custom subroutine in Abaqus for simulating fully nonlinear, element-by-element time- and temperature-dependent heat generation from cement hydration. This finite-element (FE) model was validated against previous experimental data. Through a parametric study and analysis of variance on 70 FE pile models with predefined defects, the research identified concrete specific heat as the most critical input parameter for TIP, followed by concrete and soil thermal conductivity. It was inferred that ignoring the effect of layered soil can lead to false interpretation of defects. A flowchart was proposed to enhance accuracy in TIP interpretation and anomaly detection in practical 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».