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Enregistrement W7130651560 · doi:10.1051/geotech/2026008

Pré-consolidation d’un bassin de boue de lavage d’exploitation de charbon (schlamms) – calculs théoriques et retour d’expérience

2025· article· W7130651560 sur OpenAlexaff
Hughes Legrain, Hubert Godin, Bénédicte Van Crombrugge, Christian Schroeder

Notice bibliographique

RevueRevue Française de Géotechnique · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensGroup Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)Water erosionAnimal waste

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pré-consolidation de sols compressibles avant construction est une technique éprouvée présentant de nombreux avantages, en particulier lorsque les surfaces concernées sont très grandes : elle devient alors concurrentielle par rapport à la mise en œuvre de fondations profondes. Le temps de consolidation peut être considérablement réduit grâce à l’utilisation de drains verticaux. Dans ce cadre, la mise en place d’une surcharge supplémentaire permet de diminuer le temps d’attente et de s’affranchir de la consolidation secondaire. Cet article présente, sur base d’un cas concret, les principales méthodes de calcul permettant d’estimer les tassements attendus, la durée de la pré-consolidation et l’effet de drains verticaux sur cette durée. Ces méthodes de calcul sont mises en œuvre sur base d’essais géotechniques courants (essais pénétrométriques et essais œdométriques sur échantillons non remaniés). L’article analyse également les caractéristiques de déformabilité des schlamms par différentes approches, expérimentales ou par corrélations (oedomètres, interprétation à partir des CPT, corrélations entre paramètres). Il présente par ailleurs les mesures de tassements effectifs obtenues par profilométrie hydrostatique, méthode qui s’avère primordiale pour vérifier la consolidation au cours du temps, valider le moment correspondant à un degré de consolidation acceptable et estimer le tassement résiduel attendu. L’étude met en évidence la bonne concordance entre les calculs prédictifs et les tassements effectivement observés.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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