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Enregistrement W4387224522 · doi:10.36487/acg_repo/2325_19

Dynamic impact and static testing of self-drilling dynamic bolt types installed in Normet’s urea-silicate injection resin: a new path forward to reducing worker exposure to high-stress ground conditions

2023· article· en· W4387224522 sur OpenAlexaff
Allan Punkkinen, Guoqiang Li, Abbas Taheri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic testingUltimate tensile strengthStructural engineeringDynamic load testingMaterials scienceGeotechnical engineeringShear (geology)DrillingDirect shear testComposite materialEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In deep mining operations, large deformation of surrounding rock and rockbursts have become unavoidable concerns worldwide, exposing workers to high-stress hazards. In response to these challenges, Normet has developed high-energy dissipation self-drilling dynamic bolt (SDDB®) varieties installed in urea-silicate injection resin. This research evaluates the static and dynamic performance of Normet’s fully encapsulated SDDB. To enable a comprehensive evaluation, an innovative test method utilising continuous and split tube configurations was developed to assess the installation of fully encapsulated bolts in both intact surrounding rock and jointed rock mass. The tests included pull tests, shear tests, continuous tube drop tests and split tube drop tests. Static tests provided insights into the yield load, maximum load, failure load, and bolt elongation under tensile and shear stress, while the dynamic tests evaluated the performance of the SDDB during impact and characterised the failure patterns of the bolts. The fully encapsulated Leinster SDDB exhibited a maximum load capacity of 349.8 kN with 80 mm elongation in the pull test. In comparison, the Onaping SDDB withstood a shear load of 282.6 kN and generated a displacement of 27 mm. Furthermore, the Nevada and Nordic coupled SDDB demonstrated a total elongation of 196 mm and withstood an impact load of 271 kN in the drop test. These research findings highlight the exceptional mechanical properties of Normet’s SDDB and its efficacy as a dynamic ground support component in high-stress environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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