Congélation artificielle des terrains : de la modélisation à l’application
Bibliographic record
Abstract
La congélation artificielle des terrains est utilisée depuis des décennies comme technique de stabilisation et d’imperméabilisation temporaires des terrains pour résoudre des problèmes de génie civil ou minier à moindres coûts. Toutefois, elle peut engendrer, tout comme le gel naturel, des déplacements en surface ou au niveau des ouvrages souterrains adjacents, dont l’amplitude dépend, entre autres, des conditions géologiques et hydrogéologiques. Ainsi, pour évaluer les risques liés à l’utilisation de la congélation artificielle, nous proposons dans cet article un modèle thermo-hydro-mécanique et chimique (THMC) couplé, permettant de prédire l’étendue de la zone congelée et la stabilité des terrains. Ce modèle s’inscrit dans le cadre de la mécanique des milieux poreux et utilise des hypothèses simplificatrices afin d’aboutir à un formalisme facilement utilisable en pratique pour réaliser des simulations de longues durées à l’échelle de la mine. Le modèle a été appliqué au cas de la mine de Cigar Lake (Canada), à travers des simulations thermo-hydro-mécaniques couplées, qui ont permis de prédire proprement l’évolution de la congélation dans le massif et les tassements observés autour des tunnels de production excavés en dessous du massif congelé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".