Modal Decomposition Method (MDM) for a Grain Size Distribution (GSD)

Robert P. Chapuis

Ensemble de données (2020)

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Résumé

De nombreuses disciplines (géotechnique, hydraulique, géologie, environnement, pharmacie...) analysent la granulométrie de solides variés. Ce document explique les principes de la méthode de décomposition modale (MDM) pour décrire n'importe quelle distribution de la taille des grains (GSD) et la décomposer en sous-populations de grains, ou modes. Les exemples présentés ici sont du domaine de la géotechnique. Plusieurs chercheurs ont proposé des méthodes permettant d'ajuster les données granulométriques à une courbe théorique. Ces méthodes antérieures, c’est démontré, ont un coefficient de détermination, R2, généralement compris entre 0,5 et 0,9. La MDM proposée a un R2 qui dépasse généralement 0,999, ce qui constitue un avantage significatif. Pour les études in-situ, les échantillons de sol prélevés dans les trous de forage sont des mélanges remaniés de couches minces. Ces échantillons ont perdu des informations sur la stratification, mais la MDM peut récupérer ces informations, comme l’ont montré des études de cas publiées. La MDM améliore la prédiction de la conductivité hydraulique, K, dans les sols stratifiés, ce qui est essentiel pour les études sur les eaux souterraines et la pollution. Les couches simples d’un sol stratifié s'avèrent être unimodales, avec une seule population de grains. Les sols multimodaux sont soit homogènes (till, pierre concassée), soit stratifiés (aquifères sableux). Les échantillons de sable peuvent avoir jusqu'à quatre sous-populations ou modes dans leurs GSD.

Mots clés

Adresse URL de PolyPublie:
Édition:
V1 e éd.
Source :
Borealis
Maison d'édition:
Scholars Portal Dataverse
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:45032
ORCID
Date du dépôt:
18 avr. 2023 15:00
Dernière modification:
08 oct. 2026 18:10
Citer en APA 7:
Chapuis, R. P. (2020). Modal Decomposition Method (MDM) for a Grain Size Distribution (GSD) [Méthode de décomposition modale pour la granulométrie]. [Ensemble de données]. Borealis. https://doi.org/10.5683/sp2/0dpzt1

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