Additive Manufacturing of Soil Using Bio-Cementation
Notice bibliographique
Résumé
Microbially Induced Calcite Precipitation (MICP) is an emerging soil treatment technique that is proven to increase strength, decrease erosion, reduce liquefaction risk, enhance slope stability, decrease compressibility, decrease swelling potential, and overall create a more competent soil. The benefits and applications of MICP are broad, and this research seeks to broaden them further by developing a single-phase additive manufacturing application with no treatment time delay. This is done by analyzing layering behaviors of five USCS soil classifications (100 % Ottawa sand, sand clay mixtures, and 100% lean clay) which provides insight into process variables such as the solution volume and layer thicknesses for the additive manufactured specimens. Cuboidal specimens were produced using a layering approach where both bacterial and cementation solutions were applied on the surface of every layer using a volume-controlled spray system. The cuboidal specimens were tested in unconfined compression and the results indicated a notable increase in soil strength for clay soils using this treatment method. This application method evades some complexities commonly faced with fine-grained soils. In addition, the potential of utilizing gel spray solutions for higher levels of control when applying solutions in a defined pattern to create mechanically advantageous shapes were considered. The addition of gel to the treatment solutions reduced bleed and allowed for more control. Both potentials show promise but require more examination. All application specifics are highly variant depending on soil type and would need to be calibrated for site-specific projects.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».