Modelling discontinuity control on the development of Hell’s Mouth landslide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper focuses on numerical modelling and back analysis of the Hell’s Mouth landslide to provide improved understanding of the evolution of a section of the north coast of Cornwall, UK. Discontinuity control is highlighted through the formation of a ‘zawn’ or inlet, the occurrence of two successive landslides and evidence of ongoing instability through opening of tension cracks behind the cliff top. Several integrated remote sensing (RS) techniques have been utilised for data acquisition to characterise the slope geometry, landslide features and tension crack extent and development. In view of the structural control on the rock slope failures, a 3D distinct element method (DEM) code incorporating a discrete fracture network and rigid blocks has been adopted for the stability analysis. The onset and opening of tension cracks behind the modelled slope failure zones has also been studied by analysing the displacements of two adjoining landslide blocks, between which, a joint-related tension crack developed. In addition, a sensitivity analysis has been undertaken to provide further insight into the influence of key discontinuity parameters (i.e. dip, dip direction, persistence and friction angle) on the stability of this section of the coastline. Numerical modelling and field observations indicate that block removal and preferential erosion along a fault resulted in the formation of the inlet. The development of the inlet provides daylighting conditions for discontinuities exposed on the inlet slope wall, triggering the initial landslide which occurred on 23 rd September 2011. Numerical modelling, and evidence from a video of the initial landslide, suggests that the cliff instability is characterised by a combination of planar sliding, wedge sliding and toppling modes of failure controlled by the discrete fracture network geometry.
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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 ».