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Enregistrement W4412954562 · doi:10.3390/geotechnics5030051

Numerical Simulations of Coupled Vapor, Water, and Heat Flow in Unsaturated Deformable Soils During Freezing and Thawing

2025· article· en· W4412954562 sur OpenAlexaff
Sara Soltanpour, A. Foriero

Notice bibliographique

RevueGeotechnics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterHeat flowMechanicsFlow (mathematics)Environmental scienceMaterials scienceWater vaporThermodynamicsGeologyGeotechnical engineeringSoil scienceMeteorologyPhysicsThermal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freezing and thawing cycles significantly affect the mechanical and hydraulic behavior of soils, posing detrimental challenges for infrastructures in cold climates. This study develops and validates a coupled Thermal–Hydraulic–Mechanical (THM) model using COMSOL Multiphysics (Version 6.3) to demonstrate the complexities of vapor and water flux, heat transport, frost heave, and vertical stress build-up in unsaturated soils. The analysis focuses on fine sand, sandy clay, and silty clay by examining their varying susceptibilities to frost action. Silty clay generated the highest amount of frost heave and steepest vertical stress gradients due to its high-water retention and strong capillary forces. Fine sand, on the other hand, produced a minimal amount of frost heave and a polarized vertical stress distribution. The study also revealed that vapor flux is more noticeable in freezing fine sand, while silty clay produces the greatest water flux between the frozen and unfrozen zones. The study also assesses the impact of soil properties including the saturated hydraulic conductivity, the particle thermal conductivity, and particle heat capacity on the frost-induced phenomena. Findings show that reducing the saturated hydraulic conductivity has a greater impact on mitigating frost heave than other variations in thermal properties. Silty clay is most affected by these changes, particularly near the soil surface, while fine sand shows less noticeable responses.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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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