Model for Predicting the Hydraulic Conductivity of Frozen Soils Using the Soil Freezing Characteristic Curve
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frost heave and thaw settlement driven by freeze‐thaw cycles in seasonally frozen soils of cold regions are strongly related to water migration. A key parameter controlling water migration in frozen soils is the hydraulic conductivity, which predominantly governs the movement of water under thermal and hydraulic gradients. The direct measurement of hydraulic conductivity in frozen soils requires extensive laboratory equipment, is time‐intensive and hence expensive. To address these challenges, numerous prediction models have been proposed in the literature utilizing the Soil Freezing Characteristic Curve (SFCC). However, many of these models suffer from limitations associated with computationally intensive integral formulations that only address capillary water flow and ignore the contribution of film water flow—a critical mechanism driving frost heave. In this study, a novel closed‐form model is proposed for predicting the hydraulic conductivity in frozen soils based on a theoretical framework using the capillary bundle model and the SFCC. Validation against published experimental data for a variety of soil types demonstrates the strong predictive capability of the proposed model. The model is robust and can be used for estimating water movement in frozen soils, offering significant advantages for use in the numerical simulations of frost heave, artificial ground freezing, and other cold region engineering 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».