The Numerical Simulation of Hard Rocks for Tunnelling Purposes at Great Depths: A Comparison between the Hybrid FDEM Method and Continuous Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Tunnelling processes lead to stress changes surrounding an underground opening resulting in the disturbance and potential damage of the surrounding ground. Especially, when it comes to hard rocks at great depths, the rockmass is more likely to respond in a brittle manner during the excavation. Continuum numerical modelling and discontinuum techniques have been employed in order to capture the complex nature of fracture initiation and propagation at low‐confinement conditions surrounding an underground opening. In the present study, the hybrid finite‐discrete element method (FDEM) is used and compared to techniques using the finite element method (FEM), in order to investigate the efficiency of these methods in simulating brittle fracturing. The numerical models are calibrated based on data and observations from the Underground Research Laboratory (URL) Test Tunnel, located in Manitoba, Canada. Following the comparison of these models, additional analyses are performed by integrating discrete fracture network (DFN) geometries in order to examine the effect of the explicit simulation of joints in brittle rockmasses. The results show that in both cases, the FDEM method is more capable of capturing the highly damaged zone (HDZ) and the excavation damaged zone (EDZ) compared to results of continuum numerical techniques in such excavations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».