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Enregistrement W2274320904 · doi:10.3929/ethz-a-010469200

Excavation damage zone cut-off dimension assessment using continuum mechanics

2015· article· en· W2274320904 sur OpenAlexafffund
Matthew A. Perras, Simon Loew, Mark S. Diederichs, Tom Lam, Mark Jensen

Notice bibliographique

RevueRepository for Publications and Research Data (ETH Zurich) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationQueen's University
Organismes subventionnairesNuclear Waste Management Organization
Mots-clésDimension (graph theory)Damage mechanicsExcavationGeologyForensic engineeringEngineeringMathematicsGeotechnical engineeringStructural engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical component of a nuclear waste repository is the cut-off seal, which will mitigate flow and gas migration along the excavation surface and damage zone.This paper examines a thin to wide slot cut-off geometry under fixed stress (an upper bound) and sedimentary rock properties.Volumetric extensile strain was used as an indicator of the extent of excavation damage prior to and after the construction of the cut-off.Using the volumetric extensile strain to plastic yield zone area ratio the cut-off performance for thickness to depth ratios between 0.05 and 0.7 were examined.It was found that for a cut-off with a thickness to depth ratio of less than 0.13 a complete disconnect could be established across the cut-off slot, indicating that a slender slot is optimum under the conditions modelled.Further modelling with different stresses and properties will establish if these results are applicable for a wider range of possible repository settings.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,189 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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