Disrupting rock engineering concepts: is there such a thing as a rock mass digital twin and are machines capable of learning rock mechanics?
Notice bibliographique
Résumé
Introduced by NASA engineers in the early 1960s during the Apollo space program, the term ‘digital twin’ has recently gained more visibility and exposure thanks to the development of the related new concept of the Internet of Things, IoT. A digital twin is not merely a model of a real physical asset but represents the actual connection between the physical world and the virtual (digital) reality. In this context, numerical models of a rock mass are virtual prototypes of that rock mass, which can be used to guide the design process and to estimate possible ground behaviour; they cannot however be considered true rock mass digital twins. Rock engineering differs from other engineering disciplines since often design must be completed prior to developing access to rock exposures, forcing engineers and practitioners to rely on information obtained from severely limited 1D sampling methods. Even if engineers were to have unlimited resources, the natural variability of the rock mass, combined with the limited knowledge of the rock mass in the early phases of a project, would be such that the design outcome would still be influenced by what we do not know rather than by what we effectively know. The authors strongly believe that if initial 1D information to be complemented by 2D sampling during slope excavation, and smart sensors embedded within the rock mass, the opportunity exists to update virtual models and to compare models to the data from the smart sensors on a periodic basis. Note that the smart sensors would have to provide more information than deformation alone, since failure of intact rock bridges in engineered slopes is a progressive damage process and as such, requires location of the source where damage is accumulating. This paper outlines the challenges facing the rock engineering community if we really want to truly transform and improve virtual (digital) geological and geomechanically rock mass models. The authors also provide a critical discussion on the potential use of machine learning algorithms based on empirical methods and the use of qualitative to semi-quantitative scales of measurements that are inappropriate for a full statistical analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».