Integrating photogrammetry and discrete fracture network modelling for improved conditional simulation of underground wedge stability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, the advantages of discrete fracture network (DFN) models over more conventional tools for key block stability analysis have become increasingly apparent. Without their need for a series of simplifying assumptions regarding the fracture system, rock wedge formation and excavation geometry, DFN’s ability to accurately capture the underground rock mass is clear. Coupled with the probabilistic consideration of block formation and joint strength parameters, they provide a valuable tool to the engineer for risk-based underground stability assessments. However, recent changes in DFN technology have allowed a step change in modelling realism to be incorporated. A major improvement is the ability to generate DFN models directly conditioned to photogrammetric surveys so that the kinematic assessment is carried out on a structural description that accurately reflects the scanned location. This conditioned DFN model is embedded within an unconditioned stochastic description of the rock mass away from the scanned rock mass exposure, thus, providing a model that is constrained by the available geotechnical data (boreholes, scanning, trace mapping) but accurately conditioned to the key observed structures. The result is an ability to optimise excavation and ground support designs with a method that intelligently handles the natural heterogeneity imposed by the rock mass, combining what we see with what we know.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle