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Enregistrement W2801009924 · doi:10.1139/cgj-2017-0578

Mechanical analysis and interpretation of excavation damage zone formation around deep tunnels within massive rock masses using hybrid finite–discrete element approach: case of Atomic Energy of Canada Limited (AECL) Underground Research Laboratory (URL) test tunnel

2018· article· en· W2801009924 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ioannis Vazaios, Nicholas Vlachopoulos, Mark S. Diederichs

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNuclear Waste Management Organization
Mots-clésSpallBrittlenessExcavationRock mass classificationGeotechnical engineeringDiscrete element methodGeologyFinite element methodFracture mechanicsRock mechanicsStress fieldEngineeringStructural engineeringMechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction of an underground opening leads to changes in the in situ stress regime surrounding the excavation. The opening influences the rock mass owing to the redistribution of the stresses and results in the disturbance of the surrounding ground. At great depths, massive to slightly or moderately fractured rock masses are usually encountered, and under high stresses, they are more likely to behave in a brittle manner during an excavation. While constitutive models have been developed and proposed for the numerical simulation of such excavations using continuum mechanics, this brittle response cannot be simulated accurately enough, since the material behaviour is governed by fracture initiation and propagation. On the contrary, discontinuum approaches are more suitable in such cases. For the purposes of this paper, the brittle behaviour of hard, massive rock masses and the associated spalling failure mechanisms were simulated by employing a finite–discrete element method (FDEM) approach using Irazu software. The generated numerical model was utilized to replicate field conditions based on the observations at the Atomic Energy of Canada Limited (AECL) Underground Research Laboratory (URL) test tunnel located in Pinawa, Manitoba, Canada. The model results are compared with field observation data to explicitly demonstrate the suitability of the method.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations60
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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