Real-time aggregation forces monitoring in varied soil particle sizes using fiber bragg grating sensors
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the effectiveness of Fiber Bragg Grating (FBG) sensors in measuring real-time aggregation forces across soils with varying particle sizes. Traditional measurement techniques are invasive, static, and lack real-time capability, making FBG sensors a promising technology for real-time monitoring. A laboratory experiments was conducted using FBG sensors embedded within soil samples of different particle sizes (0.125 mm, 0.425 mm, 0.85 mm, 1.18 mm, and 2 mm) with aggregation forces measured under controlled conditions simulating various water content levels. Data were collected continuously over a specified period to assess the dynamic response of the soils. The results showed a strong correlation between soil particle size and aggregation force, with larger particles exhibiting higher compaction-derived aggregation forces due to enhanced mechanical interlocking and reduced void space under load, while finer particles showing greater cohesion from higher surface area-to-volume ratios. This distinction arises because coarse particles (2.0 mm) transmit forces primarily through gravitational settling and frictional resistance, whereas fine particles (0.125 mm) rely on cohesive surface interactions. Wavelength shifts recorded by FBG sensors confirmed their reliability in detecting force changes, with finer soils yielding more pronounced sensor responses. These findings have significant implications for soil health assessment, agricultural management, and environmental engineering, particularly in optimizing tillage and soil stabilization strategies. The study demonstrates the potential of FBG sensors for real-time soil monitoring and recommends further exploration of sensor integration with field-scale applications and varying environmental conditions to enhance soil management practices.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».