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Enregistrement W4282583690 · doi:10.3390/min12060746

Analytical Approach Based on Full-Space Synergy Technology to Optimization Support Design of Deep Mining Roadway

2022· article· en· W4282583690 sur OpenAlexaff
Shike Zhang, Shunde Yin

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Henan Province
Mots-clésCoal miningExcavationMining engineeringDeformation (meteorology)Rock mass classificationGeotechnical engineeringCoalRoofUnderground mining (soft rock)ShotcreteStress (linguistics)GeologyEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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