Rock mass strength variability for probabilistic open-pit slope stability analysis
Notice bibliographique
Résumé
As part of reliability-based design acceptance criteria, probabilistic slope stability analysis is increasingly being used for open-pit slope design. This analysis evaluates the mean factor of safety, probability of failure, and coefficient of variation for the resulting probability density function of factor of safety values. Estimating rock mass strength variability is crucial. Hoek–Brown criteria are commonly used strength parameters, as are equivalent Mohr–Coulomb parameters (calculated from Hoek–Brown), particularly for probabilistic slope stability analysis. This article describes these two strength criteria when considering univariate and bivariate distributions of the unconfined compressive strength and rock material constant. Results demonstrate differences in the variability of the equivalent Mohr–Coulomb parameters under different dependence considerations than the Hoek–Brown parameters, potentially affecting the calculated probability of failure and factor of safety results. Furthermore, they highlight an inherent correlation between Mohr–Coulomb parameters that derives from the algorithm used to calculate them from Hoek–Brown criteria. This inherent correlation is important to obtain mean factors of safety, probabilities of failure, and coefficients of variation that are consistent with the variability in Hoek–Brown parameters estimated by the practitioner and are, therefore, key to informed implementation of reliability-based design acceptance criteria.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».