A Theoretical Pore Network Model for the Soil–Water Characteristic Curve and Hysteresis in Unsaturated Soils
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 131
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-11-2_021
تاریخ نمایه سازی: 29 اسفند 1403
چکیده مقاله:
This study presents a novel approach to modeling the soil–water characteristic curve in unsaturated soils, employing Monte Carlo simulations to capture the complex behavior of the pore network. The primary objective is to develop an alternative method to represent the hysteretic nature of the soil–water characteristic curve, which is critical for understanding unsaturated soil behavior in various engineering applications. The proposed approach conceptualizes soil as a network of interconnected pores, where each pore interacts with its nearest neighbors. Monte Carlo simulations are used to model the pore-filling distribution as a function of pressure differences during drying and wetting cycles. The model effectively reproduces the characteristic hysteresis curves associated with the hydraulic and mechanical processes in unsaturated soils. A key finding is that the simulated soil–water characteristic curve captures the impact of pore-scale interactions and reflects the complex hysteresis effects observed in experimental data. The novelty of this work lies in integrating pore network modeling with Monte Carlo simulations, addressing limitations of traditional models and offering a more accurate representation of unsaturated soil behavior. While the model has not yet undergone experimental validation, it provides valuable insights into the dynamics of soil moisture retention and serves as a foundation for future experimental testing and refinement of soil–water models. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۵-۰۱۱-۰۲-۰۲۱ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :