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Enregistrement W3197472608 · doi:10.1088/1755-1315/833/1/012132

The role of numerical analysis in the study of the behaviour of hard-rock pillars

2021· article· en· W3197472608 sur OpenAlexaff
Davide Elmo, G. Cammarata, Sandro Brasile

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock mass classificationPillarGeologyGeotechnical engineeringExcavationStability (learning theory)Stress (linguistics)Fracture (geology)Mining engineeringStructural engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rock pillars can be defined as the in-situ rock between two or more underground openings. However, one aspect that is seldom considered in analysis of hard rock pillars, and indirectly in synthetic rock mass models to determine rock mass strength, is the actual stress level and stress path imposed on the pillar due to the excavation sequence and the location of the pillars within the mine lay out. In this paper we propose to use numerical stress analysis to determine how stresses vary across the excavated pillars in a typical room-and-pillar mine lay out, and thus generate a spatially variable determination of pillar stability. Because of the computational difficulty associated with hybrid modelling of realistic discrete fracture networks, synthetic rock mass modelling is commonly carried out using a 2D approach. By comparing 3D and 2D results for selected cross-sections across, we believe the results of the analysis will provide the opportunity to better constrain the stability implications of a 2D approach to pillar design and synthetic rock mass modelling.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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