Reliability assessment of deep excavations in spatially random cohesion weakening friction strengthening massive rocks: Application to nuclear repositories
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.
Notice bibliographique
Résumé
An augmented methodology is developed to estimate the reliability of deep excavations along spatially variable massive rock masses using the Cohesion Weakening Friction Strengthening (CWFS) model. Sensitive parameters of the CWFS model were initially identified using Sobol’s global sensitivity analysis based on their influence on the displacements and excavation damage zone around excavations. The probability of failure was estimated by performing Mont–Carlo Simulations on random finite difference models of excavations generated via MATLAB-FLAC2D coupling, considering the spatial variation of these sensitive parameters. Spatial variation was modeled by generating anisotropic random fields of sensitive CWFS parameters via the recently developed Fourier series method and updated correlations suggested by Walton (2019). The proposed methodology was demonstrated for a proposed deep nuclear waste repository to be located in Canada. Results from the developed methodology were systematically compared with those of traditional reliability (ignoring spatial variation) and deterministic methods (ignoring uncertainty). Although the developed methodology was computationally complex, it was judged to be the most realistic due to the realistic consideration of heterogeneous distributions of rock properties. Traditional methodologies underestimate/overestimate the excavation performance due to negligence of uncertainty and spatial variability. Finally, a parametric analysis was performed using developed methodology by varying the initial friction angle, scale of fluctuations (SOFs) and dilation angle. The effect of initial friction angle was observed to be more pronounced on the probability of failures as compared to SOFs and dilation angle. Similar observations were made related to the EDZ development quantified using yield area ratio.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle