A Predictive Model For Uniaxial Compressive Strength of Carbonate Rocks From Schmidt Hardness
Notice bibliographique
Résumé
Uniaxial compressive strength (UCS) is considered to be one of the important parameters in rock engineering projects. In order to determine UCS, direct and indirect techniques are employed. In the direct approach, UCS is determined from the laboratory UCS test. In indirect techniques determine UCS based on the nondestructive test findings which can be easily and quickly performed and require relatively simple or no sample preparation. Indirect techniques are commonly preferred by rock and mining engineers because of their low cost and ease. This study presents the findings of an Artificial Neural Networks (ANN) based model for the prediction of UCS from Schmidt hardness. Schmidt hardness test (SHT) is a nondestructive test method which provides fairly good correlation about the strength of rocks. SHT can be easily and quickly conducted with a portable device known as Schmidt Hammer and it does not require any sample preparation. ANNs have been widely used in solving engineering problems and have emerged as powerful and versatile computational tools for organizing and correlating information in ways that have proved useful for solving certain types of problems too complex, too poorly understood, or too resource-intensive to tackle using more traditional numerical and statistical methods. For this reason, ANNs are used in this study to predict UCS of carbonate rocks from the Schmidt hardness rebound value (N R). A set of 37 test measurements obtained from 37 different carbonate rocks (marble, limestone, and travertine) are used to develop the ANN-based model. The results of the ANN model were also compared against the results of a regression model. The criteria used to evaluate the predictive performances of the models were the coefficient of determination (R 2), root mean square error (RMSE), and variance account for (VAF). The R 2, RMSE, VAF indices were calculated as 0.39, 46.51, 12.45 for the regression model and 0.96, 7.92, 95.84 for the ANN model, respectively. The results show that ANN-based model produces significantly better results than the regression model. It was concluded that the N R value is a useful indicator for the prediction of UCS from the ANN model developed in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».