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Enregistrement W1607807070

A Comparison of Underground Opening Support Design Methods in Jointed Rock Mass (TECHNICAL NOTE)

2008· article· en· W1607807070 sur OpenAlexaff
Gharavi Mojtaba, N Shafieizadeh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engineering, Transactions B: Applications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock mass classificationContext (archaeology)Stability (learning theory)Numerical modelingRock mass ratingGeotechnical engineeringInstabilityMining engineeringGeologyEngineeringCivil engineeringComputer scienceMechanicsMachine learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is of great importance to consider long-term stability of rock mass around the openings of underground structure, during design, construction and operation of the said structures in rock. In this context, three methods namely, empirical, analytical and numerical have been applied to design and analyze the stability of underground infrastructure at the Siah Bisheh Pumping Storage Hydro-Electric Power Project (HEPP) in Iran. The geological and geotechnical data utilized in this article were selected and based on the preliminary studies of this project. In the initial stages of design, it was recommended that, two methods of rock mass classification Q and RMR should be utilized for the support system of the underground cavern. Next, based on the structural instability, the support system was adjusted by the analytical method. The performance of the recommended support system was reviewed by the comparison of the ground response curve and rock support interactions with surrounding rock mass, using FEST03 software. Moreover, for further assessment of the realistic rock mass behavior and support system, the numerical modeling was performed utilizing FEST03software. Finally both the analytical and numerical methods were compared, to obtain satisfactory results complimenting each other.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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