Monitoring and assessment of a cross-passage twin tunnel long-term performance using wireless sensor network
Notice bibliographique
Résumé
The monitoring and assessment of ageing underground tunnels is critical to ensure their serviceability, stability, and safety as arteries for a transport network in the long term. This paper first comprehensively reviewed the long-term tunnel performance monitoring case studies, aimed at highlighting the limited field monitoring data and identifying research gaps. It was found that previous studies largely focused on the performance of single tunnel sections subject to short-term disturbances (e.g., adjacent excavation), whereas limited efforts concentrated on the long-term performance of twin tunnels, let alone those with cross passages, under the influence of deteriorations. To this end, a Wireless Sensor Network (WSN) was deployed at a critical vehicle cross passage (VCP) twin tunnel section of Dublin Port Tunnel to monitor its long-term ageing performance with time, in addition to the existing long-term water leakage and lining crack monitoring. The evolvement of lining crack and water leakage since 2010 indicated the progressive deteriorations of the monitoring section, and the deployed WSN monitoring of lining inclination demonstrated a robust sensor deployment layout and monitoring plan for (quasi) real-time monitoring for a confined underground cross passage twin tunnel network. An analytical solution was proposed to convert tunnel inclination to horizontal deformation, with the converted measurements suggesting that even more than one decade after construction, both twin tunnels are still moving horizontally towards the VCP centreline in the long term, primarily due to twin tunnel interaction. Along tunnel longitudinal direction, the closer to the VCP, the greater tunnel deformation rate is, revealing the effect of cross passage on tunnel differential longitudinal behaviour, in agreement with hypotheses and numerical results in previous studies. The field observations were believed to be attributed to the two mechanisms which are hydro-geological degradation of the surrounding ground and hydro-mechanical deterioration of the tunnel, where the correlation between tunnel deformation and deteriorations was detailed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».