Investigation Methologies and Design for Runway Pavement Rehabilitation at Churchill Falls Airport
Notice bibliographique
Résumé
Churchill Falls Airport is located in Churchill Falls, Labrador and is owned and operated by Nalcor Energy Company. The case study presented in this paper discusses the investigation and design methodologies that were used for the rehabilitation of the runway pavement. It includes the innovative testing tools and designs that can be utilized to investigate and address challenging geotechnical and climatic conditions in remote areas in the North. The pavement at Churchill Falls airport was significantly distressed including numerous areas of frost heaving and extensive cracking. The field investigation included a detailed pavement distress inspection, test pit investigation and a geophysical survey using Ground Penetrating Radar (GPR). It was determined from previous investigation and our own limited geotechnical investigation that the bedrock at the airport site was undulating and very shallow at some locations. The frost heaving of the runway pavement was due to frost susceptible subgrade soils (glacial till) and shallow undulating bedrock trapping groundwater. In order to develop a suitable rehabilitation strategy to the severity of frost heaving it was necessary to obtain a detailed map of the depth to bedrock. This mapping and continuous profile was obtained by carrying out a GPR survey. The results from the field investigations, in particular the GPR survey were used to develop pavement rehabilitation design alternatives and life cycle cost analysis to identify the most economically feasible alternative. One of the design alternatives developed included installation of polystyrene insulation to minimize frost penetration into the glacial till soils. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».