Time-Dependent Model for Brittle Rocks Considering the Long-Term Strength Determined from Lab Data
Notice bibliographique
Résumé
The excavation of tunnels in brittle rocks with high in-situ strengths under large deviatoric stresses has been shown to exhibit brittle failure at the periphery of tunnels parallel to the maximum in-situ stress. This failure can either occur instantaneously or after several hours due to the strength degradation that is implicitly and indirectly considered in typical brittle constitutive models. While these models are powerful tools for engineering analyses, they cannot predict the time at which brittle rupture occurs, but rather, they show a possible failure pattern occurring instantaneously. In this paper, a model referred to as the long-term strength (LTS) model is introduced and implemented into FLAC2D. The model is built as a modified version of the CVISC model, introduced by Itasca, by adding a strength decay function. This function is developed from lab-scale time-to-failure (TTF) data. The LTS model is verified against its corresponding analytical solution using a constant stress creep lab test and implemented into a tunnel-scale model using the geometry, stress, and geologic conditions from the Atomic Energy of Canada Limited Underground Research Laboratory (AECL URL). The results of the LTS tunnel model are then compared to an identical model using the Cohesion Weakening Friction Strengthening (CWFS) approach.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».