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Enregistrement W2773240411 · doi:10.1139/cgj-2017-0321

Assessment of rock strength from measuring while drilling shafts in Florida limestone

2017· article· en· W2773240411 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Rodgers, Michael McVay, David Horhota, José Ignacio Hernando

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlorida Department of Transportation
Mots-clésDrillingDrillRate of penetrationGeotechnical engineeringCompressive strengthDrilling fluidGeologyDrilling rigMeasurement while drillingDirectional drillingPetroleum engineeringEngineeringMechanical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this research is the real-time assessment of rock strength (unconfined compressive strength, q u ) during drilled shaft installations in Florida limestone, where measures of rock strength are provided through five monitored drilling parameters: torque, crowd, rotational speed, penetration rate, and bit diameter. To complete the study, both a laboratory and field investigation were required. This paper covers drill rig instrumentation, measuring rock strength during field drilling, and the comparative analysis of rock strength with conventional methods. Real-time measurements were recorded for each drilling parameter and graphically displayed on an in-cab monitor and wirelessly transmitted to an external computer. Measures of rock strength were estimated using a laboratory-developed equation with the monitored drilling parameters for real-time field assessment. Measuring while drilling in the field took place at three separate locations where drilled shaft load testing occurred. Comparative analyses between the monitored shaft installations and core samples subjected to unconfined compression indicated the results aligned well when recoveries were good. As recoveries diminished, the mean strengths were comparable, but more variable.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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