Influence of Grain Size Distribution of Sand Lenses in Evaluating the Liquefaction Potential
Notice bibliographique
Résumé
Sand lenses are susceptible to ground motion due to dynamic loads like earthquakes.Infrastructure can be damaged by liquefaction that occurs in saturated sand lenses.A study on the safety factor (SF) of liquefaction potential and immediate settlement (ΔSe) was carried out at an area of infrastructure development in Langsa, Indonesia.This region features many alluvial deposits, which have multiple fine to coarse sand lenses from loose to medium conditions and varying in thickness from 2.0 to 3.0 m.This research aims to evaluate the effect of grain size distribution (GSD) on sand lenses susceptible to liquefaction, as well as the extent of immediate land subsidence following liquefaction.Laboratory analysis of GSD allows for the calculation of the uniformity coefficient (Cu), fines content (FC), and curvature coefficient (Cc).It also helps in assessing the likelihood of liquefaction potential and ΔSe within the sand lens layer.The laboratory analysis conducted by GSD revealed that at the vulnerable sand lens layers situated 2.0 to 10.0 m beneath the current groundwater table, Cu value of 13 and Cc value of 0.31 were recorded, while the FC value was approximately 2%.This indicates an increased liquefaction potential as the SF diminishes.Prediction of SF values existed in the range from 0.66 to 1.49 and ΔSe from 2.12 to 88.07 mm.Probability of liquefaction (P[L]) existed in the range from 0% to 30%, with pore water pressure (u) reaching until 35% from the hydrostatic pressure during liquefaction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».