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Enregistrement W4392213673

Numerical modeling of underground openings behavior with a viscoplastic approach

2007· preprint· fr· W4392213673 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Kleine

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2007
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoplasticityNumerical modelingGeotechnical engineeringGeologyEngineeringStructural engineeringFinite element methodConstitutive equationGeophysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La nature est complexe et c est en toute modestie que les ingénieurs doivent chercher à prédire le comportement des ouvrages dans le sous-sol. La réalisation de projets industriels dans le domaine souterrain, à forts enjeux économiques et sociaux (traversées alpines, stockage de déchets nucléaires), nécessite d évoluer vers une meilleure compréhension des mécanismes comportementaux des ouvrages à concevoir. Cette amélioration passe par une meilleure représentativité physique des mécanismes macroscopiques et par la mise à disposition d outils de prédiction adaptés aux attentes et aux besoins des ingénieurs. Les outils de calculs développés dans ce travail s inscrivent dans cette volonté de rapprocher les attentes de l industrie et les connaissances liées à la rhéologie des géomatériaux. Ces développements ont ainsi débouché sur la proposition d un modèle de comportement mécanique, adapté aux roches peu fissurées et assimilables à des milieux continus, intégrant, en particulier, l effet du temps. Fil conducteur de cette étude, la problématique du sujet de thèse concerne précisément la prise en compte du comportement différé des massifs rocheux dans les modélisations et ses conséquences sur les ouvrages souterrains.Fondé sur des concepts physiques de référence, définis à différentes échelles (macro/méso/micro), le modèle rhéologique développé est transcrit dans un formalisme mathématique dans le but d être mis en oeuvre numériquement.Les applications numériques proposées s inscrivent principalement dans le contexte du stockage des déchets radioactifs. Elles concernent deux configurations d ouvrages rigoureusement différentes : l excavation du laboratoire souterrain canadien de l AECL, dans le granite du Lac du Bonnet et le creusement de la galerie GMR du laboratoire de Bure (Meuse/Haute-Marne) dans l argilite de l Est. Dans les deux cas, l utilisation du modèle a permis de mettre en évidence l apport de la prise en compte du comportement différé sur la représentativité des prédictions numériques du comportement à court, moyen et long termes des ouvrages souterrains

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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