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Enregistrement W4367155029 · doi:10.36487/acg_repo/2355_09

Mechanical properties and mesoscopic analysis of rockbackfill-rock composite sample under dynamic loading

2023· article· en· W4367155029 sur OpenAlexaff
Di Zheng, Guo Li, Guangsheng Liu, Xiaocong Yang, shuwei wu

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensBanff CentreGeomechanica (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésMesoscopic physicsComposite numberMaterials scienceSample (material)Composite materialGeotechnical engineeringStructural engineeringGeologyEngineeringPhysicsCondensed matter physicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During ore pillar excavation, the impact load of deep hole blasting does not act directly in the cemented paste backfill (CPB), which first acts within the ore pillar and then transfers the blast energy to the CPB and the adjacent ore. Therefore, it is a key issue to investigate the stability of the rock-backfill composite under dynamic loading. The paper prepared rock-backfill-rock (RBR) composite samples and conducted the Split Hopkinson Pressure Bar (SHPB) dynamic test with different impact amplitude. The dynamic uniaxial strength characteristics, mechanical characteristics, and failure modes of RBR composite samples under different impact velocities were analysed. The experimental results showed that the dynamic uniaxial compressive strength of the RBR sample increases first and then decreases with the increase of the average strain rate. With the rise in the average strain rate, the fragmentation degree of the RBR sample is deepened. According to the computerised tomography (CT) test results, the rock fails mainly in shear. Moreover, damage occurs at the interface between the CPB and the rock near the incident bar. It is primarily manifested as a ring-layered crack, resulting in its separation from the rock near the incident bar. The results of the study can further guide the stability of the backfill stope during the ore pillar extraction process.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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