Image-based investigation of deformation and clogging behavior of dredged soil under varying vacuum pressure gradients
Notice bibliographique
Résumé
Step vacuum preloading, an enhanced vacuum preloading method, has been developed to mitigate clogging-induced poor improvement of dredged soil. However, the deformation and clogging behaviors under varying vacuum pressure gradients remain insufficiently understood. This study investigates the deformation and clogging behavior of dredged soils under varying vacuum pressure gradients (10, 20, 40, and 80 kPa) through four model tests. Particle image velocimetry technology was employed to capture soil displacement fields and analyze strain evolution. The test results indicate that during the first vacuum stage, all tests exhibited horizontal compression near the prefabricated vertical drain and vertical compression in the far field. At a gradient of 10 kPa, deformation shifted to vertical compression with horizontal extension in subsequent stages, whereas higher gradients largely preserved the initial pattern. The clogging zone primarily developed during the first vacuum preloading stage, with its thickness correlated with the initial vacuum pressure. Lower pressure gradients effectively reduced horizontal soil particle migration and compression, thereby mitigating clogging. In addition, empirical equations were proposed to describe the development of the clogging zone under different vacuum pressure gradients. These findings provide direct visual evidence of the spatiotemporal evolution of clogging and offer references for optimizing theoretical consolidation analyses.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».