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Enregistrement W4412754717 · doi:10.11159/iccste25.219

Seismic Response of Wind Turbine Foundations on Sabkha Soils Improved by Deep Soil Mixing

2025· article· en· W4412754717 sur OpenAlexvenueno aff
Ayed Eid Alluqmani, Hasan A. Abas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIslamic University of Madinah
Mots-clésSabkhaSoil waterTurbineGeologyMixing (physics)Geotechnical engineeringEnvironmental scienceSoil scienceEngineeringGeochemistryEvaporiteAerospace engineeringSedimentary rock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind turbines provide renewable electricity which reduces carbon dioxide emissions and promotes sustainable development globally.Nevertheless, when built on Sabkha soil, their foundations face serious geotechnical challenges.Sabkha soil, with its low shear strength and high compressibility, is highly susceptible to seismic forces.It can cause foundations displacement or overturning.Ground improvement processes are needed to provide a solution to these problems.Among these, deep soil mixing (DSM) has shown capabilities to improve soil stiffness and shear strength thus it can be an option for wind turbine foundations stabilization against seismic forces.The aim of this study is to investigate the seismic response of raft foundations on DSM-treated Sabkha soils using 3D numerical analysis based on site-specific seismic accelerograms.The results indicate that DSM reduces horizontal displacement by over 95%, with maximum displacement decreasing from 0.02321 m to 1.00 10 m.Additionally, peak acceleration at the top of the wind turbine is reduced by 50%, from 0.16 g to 0.08 g.These findings confirm that DSM significantly enhances foundation stability, mitigating seismic risks and improving dynamic performance.The study provides practical recommendations for optimizing DSM applications, supporting the safe and sustainable development of wind energy infrastructure in Sabkha active 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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