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Enregistrement W4413472883 · doi:10.1002/nag.70052

Settlement Analysis of a Large Pile Group Supporting an LNG Storage Tank

2025· article· en· W4413472883 sur OpenAlexaff
Wuyu Zhang, Jikai Shi, Guoming Lin, Cheng Lin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPileSettlement (finance)Forensic engineeringGroup (periodic table)Geotechnical engineeringEngineeringStorage tankCivil engineeringPetroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyWaste managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Liquefied natural gas (LNG) storage tanks are often supported by large pile groups (>100 piles). The design of such foundations is generally governed by settlement rather than bearing capacity. However, minimal information is available regarding the settlement performance of the LNG tank foundations. This article first presents a comprehensive program of the settlement analysis for an LNG tank foundation comprising 1600 driven concrete piles. The field test program, including site characterization, pile load tests, and hydrotest, was performed. The test data were used to calibrate and assess four different methods for group settlement calculation, including the equivalent raft method, equivalent pier and equivalent raft method, nonlinear interaction factor method, and 3D continuum finite element method. The parametric analyses were further conducted using these methods to evaluate the effects of different factors on the group settlement. This study highlights (1) the importance of considering the deep soil condition (below pile toe to a depth of 1.5 times group diameter), which contributes to 78%–89% of the total settlement, (2) the drastic difference in load transfer mechanisms between central piles and perimeter piles, and (3) the need for considering the self‐weight of tanks in the settlement analysis.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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