MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311162637 · doi:10.18280/ts.390531

Application of Signal Imaging Analysis Technology in Prediction and Treatment of Water Inrush in Diversion Tunnel

2022· article· en· W4311162637 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInrush currentGeologyGround-penetrating radarRadarSIGNAL (programming language)LithologyGeologic mapMining engineeringOverburdenReflection (computer programming)Remote sensingGeotechnical engineeringEngineeringComputer scienceGeomorphologyPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A signal imaging analysis technology was proposed to accurately interpret geological radar detection images in order to address the issues of difficult interpretation of radar advance forecast images of water inrush in diversion tunnels in unfavorable geological zones and difficult detection of grouting effects in grouting circles. The waveform, amplitude, and frequency differences in the radar data among various geological bodies in the fracture development zone, broken zone, and water-rich zone can be analyzed by the signal imaging analysis technology, which can extract multiple technical parameters for comprehensive judgment and provide a foundation for the interpretation of geological radar images. In this study, signal mapping analysis technology was used to interpret the geological detection images taken in front of the tunnel face and the surrounding rock geological detection map after cement-polyvinyl alcohol grouting, respectively. The accuracy of the signal mapping analysis technology was confirmed, and the following conclusions were drawn: (1) Geographic Different geological structures, such as fissure zones, broken zones, and water-rich zones, have different reflection signal properties for radar electromagnetic waves. With the help of the image, distinct geological features can be identified and water inrush can be anticipated; (2) Electronic scanning imaging can be used to observe it. The geological radar image feedback of the grouting circle after grouting indicates that the lithology of the grouting circle is complete and the grouting reinforcement and sealing effect is good when the cement-polyvinyl alcohol slurry concretion particles are dense; (3) The numerical analysis results of the seepage field of the tunnel demonstrate that the grouting of the surrounding rock can effectively reduce water seepage and control water gushing. The study's findings offer a specific reference point for the forecasting and management of water gushing in diversion tunnels located in adverse geological regions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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