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Enregistrement W4225893674 · doi:10.3390/en15072574

Evaluation of the Effects of Yielding Rockbolts on Controlling Self-Initiated Strainbursts: A Numerical Study

2022· article· en· W4225893674 sur OpenAlexafffund
Jun Wang, Derek B. Apel, Huawei Xu, Chong Wei, Krzysztof Skrzypkowski

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRebarRock boltStiffnessGroutStructural engineeringGeotechnical engineeringMaterials scienceComposite materialGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a 2D distinct element method (DEM) model of a deep tunnel in an underground coal mine is built to thoroughly evaluate the effects of yielding (D-bolt and Roofex) and the traditional rockbolt (fully resin-grouted rebar) on controlling self-initiated strainbursts. The occurrence of self-initiated strainbursts is judged based on the stiffness difference between the loading system and rock masses for the first time. The results suggest that the total deformations of the tunnel supported with Roofex and resin-grouted rebar are 1.53 and 2.09 times that of D-bolts (1411 mm). The average velocities of detached rock blocks in the tunnel supported with Roofex and resin-grouted rebar are 3.22 and 3.97 m/s, respectively, which are much higher than that of D-bolts (0.34 m/s). 13 resin-grouted rebar bolts are broken during the strainburst, while D-bolts and Roofex survive. Compared with Roofex (295.16 kJ) and resin-grouted rebar (125.19 kJ), the D-bolt can reduce the most kinetic energy (469.30 kJ). D-bolt and resin-grouted rebar can maintain high axial force levels (214.87 and 151.05 kN) during strainbursts. Both Roofex and resin-grouted rebar fail to control strainbursts. The bolt number significantly influences the control effects of yielding rockbolts on strainbursts. 9 and 12 D-bolts cannot control the strainburst, while 15 and 18 D-bolts can make the tunnel stable. In addition, the detachment and ejection of rocks between rockbolts can be well restrained using surface retain elements, e.g., steel arch. This study highlights the usage of numerical modeling methods in assessing the performance of yielding rockbolts, which can be served as a promising tool to improve and optimize the design of rock supporting in burst-prone grounds.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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