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Enregistrement W2535303360 · doi:10.17559/tv-20160815152017

Analysis of fractal characteristic of fragments from rock burst tests under different loading rates

2016· article· en· W2535303360 sur OpenAlexaff
Baozhu Tian, Shanjun Liu, Yanbo Zhang, Zhan-le Wang

Notice bibliographique

RevueTehnicki vjesnik - Technical Gazette · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFractalGeologyMathematicsMineralogyGeotechnical engineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Original scientific paperRock burst is a common serious geological hazard in underground engineering, which seriously affects the progress of projects.The mechanism of rock burst can be explained by the distribution law of rock fragments and its fractal characteristics.A simulation experiment of rock burst was conducted with the granite samples under a biaxial loading machine system to analyze the fractal characteristics of the fragments from rock burst tests.The granite fragments were collected and divided into coarse, medium, fine, and micro grains by a screening method.The number and mass distribution of the fragments in different size ranges were also analyzed.The fractal dimensions of the rock fragments were calculated by the mass-granularity distribution method.Results show that the loading rate is proportional to the damage degree of rock burst; the mass of rock burst debris increases with the increase in loading rate, which indicates that a high loading rate leads to considerable rock damage.A high loading rate also results in small proportions of fine and medium grains and a large proportion of coarse grain, with no significant change in the micro grain.Under the high-loading-rate condition, the fractal dimensions of rock fragments are small, but the released energy of rock burst is large.The conclusions obtained in this study confirm the feasibility of reducing the risk of rock burst by adjusting the excavation rate in engineering practice and provide the basis for further study on the mechanism of rock burst.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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