Analytical Approach Based on Full-Space Synergy Technology to Optimization Support Design of Deep Mining Roadway
Notice bibliographique
Résumé
The stability of surrounding rock is the basic guarantee of underground space engineering safety. The large deformation of a roadway’s surrounding rock is a very common phenomenon during the underground excavation of coal mine roadways or coal mining, especially in deep soft rock mining roadways. With the increase in mining depth and mining stress, it is very important to prevent disasters caused by surrounding rock deformation. This work aims to conduct an optimization design of roadway support for deep soft rock in coal mines using a full-space synergy control technology. FLAC3D-based orthogonal numerical experiments are adopted to study the influence of bolt parameters and plastic yield zone variation on the deformation of roadway surrounding rock, which provides a basis for optimizing the support design of coal mine roadways. According to the results of the numerical analysis, the optimal support parameters are determined as 20 mm, 2.2 m and 700–900 mm for diameter, length and interval of the bolt, respectively. Finally, the determined bolt-shotcrete net beam support scheme from the full-space synergy control idea is used in a study case. Results illustrate that this study can provide reliable guidance for the stability control of deep soft rock roadways in mining fields under high stress, and it can work well to keep the surrounding rock deformation within the safe limits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».