Optimizing the fracture resistance of clay liners through fiber content and moisture control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Structural integrity of clay liners in engineered waste landfills depends critically on their ability to resist the initiation and propagation of cracks under variable moisture conditions. In this study, the improvement of Mode I Fracture toughness K I in clayey soil through small additions of discrete glass fibers is investigated with particular emphasis on the interaction between fiber content and water content near the optimum moisture content (OMC). Specimens were prepared using a clayey soil compacted at water contents of 17%, 18%, and 19%, representing dry, optimum, and wet of optimum states based on proctor compaction test. Glass fibers were added uniformly at fractions of 0%, 0.01%, 0.02%, 0.05%, and 0.10% by weight of the soil. K I was obtained from single-edge notched beam (SENB) specimens tested in a three-point bending configuration. Load and displacement responses were analyzed to extract peak load P max and compute K I . The addition of only 0.01% glass fiber by mass enhances P max by 50%, resulting in a 70% increase in K I across all moisture conditions. These improvements are attributed to the effective interplay between clay particles bonded together with the glass fibers. The results also indicate that both P max and K I reach their maximum values near OMC (~ 18%), corresponding to the densest particle arrangement. However, increasing the fiber content beyond 0.01% leads to a decrease in K I and P max caused by fiber clustering, void formation, and weakened soil-fiber interfaces. The findings clearly illustrate that, by precisely limiting the water content and adding a sub-percent amount of glass fiber reinforcement, fracture resistance in clay liners increases significantly. This state-of-the-art approach offers a cost-effective and technically efficient strategy for enhancing the long-term performance of landfill systems to prevent seepage of harmful leachate to the groundwater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».