Comparative analysis of silt, kaolinite, and montmorillonite particle effects on bio-cementation in sandy soils
Notice bibliographique
Résumé
Efficiency of microbiologically induced carbonate precipitation (MICP), an eco-friendly ground improvement method, relies heavily on soil composition, particularly the type and percentage of fine particles. Past research has predominantly focused on pure sands, with limited studies on the effects of a single type of fine, mainly silt or kaolinite clay, in spherical particle sands. Consequently, there remains a lack of fundamental knowledge regarding how different fines impact MICP differently. This study addresses this gap through a novel comparative analysis of the impacts of silt, kaolinite, and montmorillonite on MICP in two sands with spherical and angular particles. Laboratory column tests were performed on sands containing 0%, 2.5%, and 7.5% fines. All fines (up to 7.5%) improved the unconfined compressive strength (UCS) of MICP-treated samples. Silt achieved the most uniform cementation and highest UCS increase (∼7 times). Kaolinite was the least effective, causing the highest bio-cement heterogeneity. The mode of cementation—whether contact or surface—was primarily governed by the host sand properties when fine content was low (≤2.5%), but was influenced by fines’ characteristics in addition to characteristics of the host sand at higher fines content. Findings reveal that a greater cement content does not guarantee higher strength in MICP-treated sandy soils, highlighting the critical role of fines properties and other governing factors in strength development.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».