Fragmented Rockfall Volume Distribution from Photogrammetry-Based Structural Mapping and Discrete Fracture Networks
Notice bibliographique
Résumé
The design of rockfall protection structures requires information about the falling block volumes. Computational tools for rockfall trajectory simulation are now capable of modeling block fragmentation, requiring the fragmented volume-relative frequency distribution of rockfalls as input. This can be challenging at locations with scarce or nonexistent rockfall records and where block surveys are not feasible. The work in this paper shows that simple discrete fracture network realizations from structural mapping based on photogrammetric techniques can be used to reliably estimate rock fall block volumes. These estimates can be used for dimensioning rockfall protection structures in cases where data is scarce or not available. The methodology is tested at two sites in the Canadian Cordillera where limestone outcrops have been the source of recurrent rockfalls. The results suggest that fragmentation will largely tend to occur through weak planes and expansion of non-persistent discontinuities, while other block breakage mechanisms exert less influence in the fragmented volume-relative frequency distribution of rockfalls. Therefore, block volume distribution can be estimated using a simple discrete fracture network (DFN) with fully persistent discontinuities. Limitations of the methods are also discussed, as well as potential future research to address such limitations.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».