Evaluation of Liquefaction Ejecta Potential from Case Histories and Insights from Nonlinear Dynamic Analyses
Notice bibliographique
Résumé
High-quality data from 24 benchmark liquefaction case histories from Christchurch (New Zealand) and data from 123 global case histories were used to develop a family of empirical relationships for estimating the severity of liquefaction ejecta manifestation. The proposed empirical model provides means to develop liquefaction manifestation charts and estimate ejecta quantities (i.e., area covered by ejecta and ejecta-related settlement) as a function of the intensity of the earthquake excitation. The model is applicable to all types of liquefiable soil deposits within conventional liquefaction assessment using the cone penetration test. The principal factor discriminating between different ejecta potential is the soil deposit type. Deposits comprising loose liquefiable soils but interbedded with nonliquefiable soils have very limited ejecta potential. Such deposits have never exceeded 15% ejecta area coverage, based on current evidence. Conversely, deposits composed mostly of liquefiable soil show very high potential for extreme ejecta manifestation (up to 100% ejecta area coverage) when comprising loose critical layers (qc1Ncs(CL)≤110), though the severity of ejecta manifestation for such deposits substantially decreases with the increase in density of the critical layer (i.e., qc1Ncs(CL)). Results from evaluation of the model performance using 6,200 liquefaction case histories and recommendations for application of the model to engineering practice are presented and discussed. Results from nonlinear dynamic analyses are presented to provide further insights on the liquefaction response of deposits and their potential for ejecta manifestation.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».