Understanding parameters impacting the mechanism leading to spalling around underground excavations in massive rocks under high stress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Underground excavation is required for mining engineering and nuclear waste repository. As the excavation progresses, the stress increases, and brittle failures frequently exist. Brittle failures are arranged into two types: spalling and rock bursting. Spalling in the shape of a V-notch may severely damage the machine and workers involved in its development. This potential hazard can be mitigated by fully representing all parameters that cause spalling in the model. Thus, optimized tunnel design can be achieved. As a result, the company can strike a balance between profit and safety. Several possible results can be proposed by conducting a series of sensitivity studies on a credible model based on a real-world case study of spalling in the Underground Research Laboratory (URL) in Canada. It includes predicting the Depth of Failure (DOF) of spalling by changing two main parameters, particularly strength (tensile and crack initiation) and stress (σ 1 ). The result reveals that increasing tensile strength over UCS decreases DOF, increasing percentages of crack initiation (CI) over UCS decreases DOF, and increasing σ max over UCS increases DOF. Moreover, systematic errors in the generated model can lead to inaccurate DOF estimation. This problem must be approached with engineering judgment in order for the solution to correspond to the actual spalling phenomenon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».