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Record W7056220915

Étude dynamique 1D et 2D du comportement d'un barrage en enrochement sous sollicitations sismiques

2019· other· fr· W7056220915 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicThermal properties of materials
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEpicenterRail transportationStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les barrages en enrochement comptent parmi les des ouvrages les plus importants en génie civil. Ce sont des ouvrages critiques dont les exigences de performance sont très élevées. De plus, les normes parasismiques pour ces ouvrages ont évolué rapidement depuis quelques années ((Hydro- Québec, 2003; Gouv. du QC, 2002; Canadian Dam Association (CDA), 2007 (révisé en 2013); ICOLD, 2016; Federal Guidelines for Dam Safety (FEMA), 2005) et sont maintenant très sévères. Ces analyses sont très importantes puisqu’elles permettent de mieux définir le comportement d’un l’ouvrage face à un séisme et, par conséquent, de mieux évaluer sa sécurité. Cependant, ces méthodes sont complexes et leur mis en oeuvre pour des barrages existants constitue toujours un exercice délicat. L’Est du Canada se caractérise par une séismicité active mais modérée. Les secousses sismiques de l’Est canadien ont un contenu fréquentiel plus élevé que celui de l’Ouest américain. Cependant, les signaux de l’est canadien n’ont fait l’objet relativement que de peu d’études jusqu’à maintenant. Ce mémoire présente les résultats de l’étude dynamique unidimensionnelle (1D) et bidimensionnelle (2D) du comportement d’un barrage en enrochement sous sollicitations sismiques. L’ouvrage étudié est le barrage Denis-Perron dont la construction a été complétée en 1998. C’est un barrage en enrochement d’une hauteur de 171 mètres constitué d’un noyau en till. L’ouvrage ferme la rivière Ste-Marguerite sur une vallée étroite située au nord de Sept-Îles. Des enregistrements des accélérations en crête et à la base du barrage pour trois événements sismiques ont été utilisés dans les différentes simulations. Les analyses 1D ont été menées dans le domaine fréquentiel avec le logiciel ProShake. Les analyses 2D ont été menées dans le domaine temporel avec les logiciels QUAD4M, qui adopte le comportement linéaire-équivalent des sols, et FLAC, qui tient en compte la non-linéarité du comportement des sols. Pour les deux catégories d’analyse, les résultats ont été exploités dans les domaines spectral et temporel. Ces résultats ont démontré qu’une étude 1D sur ProShake avec une correction de la période prédominante selon la forme de la vallée sont nécessaire pour des études dynamiques préliminaires d’un barrage. Cependant, des études approfondies sur FLAC peuvent s’avérer essentiel pour l’évaluation des risques sismiques de ces ouvrages.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.116
Threshold uncertainty score0.231

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.192
Teacher spread0.184 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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