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Enregistrement W2911176181 · doi:10.3166/i2m.17.563-572

Stability analysis of accumulation body based on monitoring results of deep displacement

2018· article· en· W2911176181 sur OpenAlexvenueno aff
Jianhui Dong, Shiming Wan, Qihong Wu

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisplacement (psychology)Stability (learning theory)GeologyComputer scienceEnvironmental sciencePsychologyMachine learningPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of accumulation body commonly adopts a qualitative and quantitative analysis method, which considers the geological boundary conditions, calculation model and mechanical parameters of rock mass and so on This causes the stability results be limited, so it is unlikely to make a real-time quantitative evaluation on the accumulation body.This paper proposes a method which avoids these problems, and timely evaluates the accumulation stability based on the monitoring results in the process of the deformation development.It involves two parameters, i.e. the integrity index S(i) and the destructive index S(d), used to evaluate quantitatively the dynamic change of accumulation body when the progressive destroy occurs from the bottom up.Take talus in front of the dam of Zippingpu hydraulic project as an example, this method not only measures the S(i) and S(d) during movements of its reservoir water level, but also evaluates the impact of Wenchuan earthquake on the accumulation body.it is proved by an example that this method is convenient, practical and feasible.. RÉSUMÉ.Afin d'analyser la stabilité du corps d'accumulation, généralement une méthode d'analyse qualitative et quantitative est adopté e, qui prend en compte les conditions des limites gé ologiques, le modè le de calcul et les paramè tres mé caniques de la masse rocheuse, etc. Cela entraî ne une limitation des ré sultats de stabilité , de sorte qu'il est peu probable qu'une é valuation quantitative en temps ré el du corps d'accumulation soit ré alisé e. Cet article propose une mé thode qui évite ces problèmes et évalue en temps voulu la stabilité de l'accumulation en fonction des ré sultats de la surveillance dans le processus du dé veloppement de la dé formation.Il implique deux paramè tres, à savoir l'indice d'inté grité S (i) et l'indice de destruction S (d), utilisé s pour é valuer quantitativement le changement dynamique du corps d'accumulation lorsque la destruction progressive a lieu de bas en haut.En prenant comme exemple le talus devant le barrage du projet hydraulique de Zippingpu, cette mé thode mesure non seulement les indices S (i) et S (d) lors des mouvements du niveau de son ré servoir, mais é value é galement l'impact du séisme de Wenchuan sur le corps d'accumulation.Un exemple montre que cette mé thode est simple, pratique et ré alisable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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