Back-Analysis of Rock Mass Strength at a Radioactive Waste Disposal Site Using Acoustic Emission Monitoring Data and 3D Numerical Modelling
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a new method was examined that used acoustic emission (AE) monitoring data, in combination with a primary Boundary Element stress analysis, to back-calculate rock mass strength. The presented AE data came from the National Radioactive Waste Repository (NRWR) for low- and intermediate-level waste (LLW/ILW). AE monitoring is able to detect the pre-peak, peak, and post-peak stress changes in rock mass. The presented method used AE monitoring data to back-calculate parameters, such as uniaxial compressive strength and the rock mass deformation modulus. The AE initiation threshold was used to develop an objective function that considered the stress in the rock mass and the rock mass strength. The findings of this research propose that most AE events can be related to the crack initiation threshold, and in space, most of them are located at points away from the excavated walls. In the vicinity of the excavation damage zones around the cavities, the stress conditions beyond the crack damage boundary of the rock mass occur in many areas, leading to significant irreversible deformations. This novel method was demonstrated to aid in the prediction of rock mass strength and is a valuable, non-invasive method for improving the spatial prediction of rock mass parameters, which will lead to safer underground storage facilities.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».