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Enregistrement W7108069816 · doi:10.1051/epjconf/202534007012

Microstructural study of liquefaction in highly polydisperse granular media

2025· article· en· W7108069816 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefactionTailingsShear (geology)Granular materialVolume fractionDiscrete element methodCompactionPore water pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During earthquakes, rapid loading on loose, water-saturated silty sands can lead to undrained (constant volume) conditions that induce high pore water pressures. This process, known as liquefaction in geotechnical engineering, involves a loss of stress in the solid phase (effective) and can result in structural failures, such as frequent mine tailings dam collapses. Understanding the particle-scale mechanisms behind liquefaction is crucial for predictive modeling. However, this aspect remains poorly explored due to experimental limitations. In this study, we use discrete element method (DEM) simulations on one highly polydisperse granular material to investigate liquefaction. Samples of varying density are prepared by removing different amounts of floating particles (rattlers) after consolidation. The samples are then sheared under constant volume to the critical state. The results show that loose samples lose all strength, medium-loose samples temporarily liquefy but regain strength at large strains, and denser samples do not liquefy and exhibit continued shear strain hardening. At the micro-mechanical scale, permanent liquefaction is linked to heterogeneous solid fraction distributions (macropores), while samples with uniformly distributed local solid fraction either resist liquefaction or recover from it.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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