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Modélisation thermo-hydraulique de la congélation artificielle des terrains

2015· dissertation· W7147159562 on OpenAlexaboutno aff
M. Vitel

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicSoil and Unsaturated Flow
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRaised-relief mapContext (archaeology)Plank

Abstract

fetched live from OpenAlex

La congélation artificielle des terrains est une technique d'imperméabilisation et de renforcement des terrains régulièrement employée dans le génie civil et l'industrie minière. Dans un objectif de prédiction fiable de l'évolution de la congélation dans le milieu poreux, cette recherche propose deux nouveaux modèles numériques permettant la simulation du problème global de la congélation artificielle des terrains. Un premier modèle a pour objectif la représentation des mécanismes couplés thermo-hydrauliques associés à la congélation du matériau tandis qu'un deuxième modèle se concentre sur l'estimation des échanges de chaleur entre un puits de congélation et le terrain environnant. Le modèle thermo-hydraulique, en plus d'être cohérent sur le plan thermodynamique, a été vérifié à la fois par rapport à des solutions analytiques et par rapport à des résultats expérimentaux obtenus à grande échelle en conditions d'écoulements importants. Le modèle puits-terrain adopte une approche innovante par rapport à la bibliographie. Il permet de déterminer les conditions aux limites des modèles de congélation des terrains, difficiles à connaître en pratique, et d'optimiser les conditions opératoires du système grâce à des temps de simulation limités. De par les hypothèses considérées, leur fiabilité et leur praticité d'utilisation, ces deux modèles sont particulièrement adaptés à des sites industriels comme celui de la mine d'uranium de Cigar Lake (Canada) qui présente deux contraintes majeures : la présence potentielle d'écoulements importants et la forte hétérogénéité des terrains à congeler. Dans de tels contextes, des applications d'utilisation conjointe des deux modèles ou non sont présentées par rapport à des cas simples et au cas industriel de Cigar Lake. Ils peuvent ainsi être employés pour prédire l'évolution de la congélation dans le terrain en tenant compte des interactions thermo-hydrauliques, pour optimiser le système de congélation, ou encore pour évaluer l'impact sur la progression des zones congelées de conditions géologiques, hydrogéologiques et opératoires particulières.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: none
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.019
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.251 · 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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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