Mechanism of Strain Burst by Laboratory and Numerical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Strain burst is often considered to be a type of failure related to brittle rock material; therefore, many studies on strain burst focus on the brittleness of rock. However, the laboratory experiments show that strain burst can not only occur in hard brittle rock‐like granite but also in the relatively ductile rock‐like argillaceous sandstone. This result proves that behavior of rock material is not the only factor influencing the occurrence of strain burst. What must also be considered is the relative stiffness between the excavation wall/ore body and the surrounding rock mass. In order to further studying the mechanism of strain burst considering the whole system, the engineering geomechanial model and numerical model of strain burst due to excavation are built, respectively. In a series of numerical tests, the rock mass involving the excavation wall as well as roof and floor is biaxially loaded to the in situ stress state before one side of the excavation wall is unloaded abruptly to simulate the excavation in the field. With various system stiffness determined by the microproperties including the contact moduli of particles and parallel bond moduli in the models of roof and floor, the different failure characteristics are obtained. Based on the failure phenomenon, deformation, and released energy from the roof and floor, this study proves that the system stiffness is a key factor determining the violence of the failure, and strain burst is prone to happen when the system is soft. Two critical Young’s moduli ratios and stiffness ratios are identified to assess the violence of failure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».