Surface and subsurface engineering geological mapping for empirical designs of excavation method and support system of Tunnel 6 of Jakarta-Bandung high speed railway, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Empirical design of support system at the Tunnel 6 of the Jakarta – Bandung high-speed railway was based on the Basic Quality (BQ) system, which had not been adopted in Indonesia. This research was carried out to better understand the rock mass quality at the tunnel construction site by comparing rock mass quality determined by the BQ system to that determined by two more popular rock mass classifications, namely the Geological Strength Index (GSI) and Rock Mass Rating (RMR). Surface and subsurface engineering geological mapping were carried out and tunnel excavation method and support system were proposed. The engineering geological model of the BQ, GSI, and RMR systems showed that the sedimentary rock masses of the Miocene Jatiluhur Formation generally had poor to very poor quality, while those of the Quaternary Volcanic Formation had very poor to good quality. Based on the RMR, the stand-up time values of the sedimentary rock masses were predicted to be relatively low as compared with those of the Quaternary Volcanic Formation, implying requirement of a relatively quick support system installation after excavation. In general, a combination of systematic bolt, shotcrete and steel ribs is the recommended support system for this tunnel.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».