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Enregistrement W4368365399 · doi:10.1201/9781003348030-262

Design aspects of swelling of shales for tunnelling projects in Southern Ontario, Canada

2023· book-chapter· en· W4368365399 sur OpenAlexaffabout
M. Rahjoo, M. Sepehrmanesh, M. Soudkhah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensAecom (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum tunnellingGeologySwellingEngineeringMaterials scienceChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swelling may result in excessive pressure and deformation of support system of tunnels if it is not properly investigated by testing and not accounted for in construction and support design. The Georgian Bay and Queenston Shales in Southern Ontario have been reported to have potential for swelling behavior. Swelling is driven by osmosis and diffusion processes that are originated from an outward salt concentration gradient from the rock pore fluid to the ambient fluid. It is known that even when the outward salinity difference exists and water is accessible, swelling does not occur unless the confining stresses applied to a volume of shale is below the suppression stress threshold. It is also known that swelling rate decreases over time, and therefore the maximum swelling is expected to occur in the early days and months after swelling initiation rather than in years, but still swelling strain can increase to several times of the 1-year swelling strain over the lifetime of tunnelling projects. Various constitutive models have been proposed and used in numerical codes to capture time- and confinement- dependency of swelling. In this paper, these models are briefly reviewed and different aspects of design of tunnelling projects in Southern Ontario shale formations are discussed with a few examples of recent and old projects.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,916

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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