Influence mechanism of strong seepage on the development of single-circle pipe artificial freezing curtain in gravelly soil layer
Notice bibliographique
Résumé
Artificial freezing model tests have been conducted to explore the influence of strong seepage on the development of frozen curtain. Compared with the low seepage velocities below 5.0 m/d, the strong seepage of 7.5 m/d has further extended the varying ranges of freezing front developing rates and temperature gradients, changing the temperature fields to be more asymmetric, and delaying the freezing stages. The freezing process experiences four stages including “first rapid decrease-gradual decrease-second rapid decrease-stabilizing”, and the initial frozen time has been extended to 2–4 times. The closure time is generally increasing exponentially with seepage velocity, and the frozen curtain may not close under a critical value (15 m/d). As for the morphology of frozen curtain, its thickness at the upstream side gets thinner and that at the downstream side gets thicker, and its asymmetry has been increased to 4–7 times. To describe the unfrozen water content variation with temperature, a Boltzmann unfrozen water content function is proposed considering the initial and residual unfrozen water content, as well as the varying characteristics. Additionally, a hydro-thermal coupling model has been derived to present the artificial freezing process considering the seepage flow states from laminar to transitional state, and its simulating results including temperature variations and the morphology of frozen curtain are well consistent with the model test data. This research reveals the influencing mechanism of strong seepage flow on the generating of frozen curtain, and it provides theoretical support for predicting its formation process.
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 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 ».