MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396746519 · doi:10.1007/s00603-024-03921-7

An Ultrasonic Rock Bolt Sensing Technology (I): Methodology and Laboratory Studies

2024· article· en· W4396746519 sur OpenAlexafffund
Zhigang Sun, Kuo-Ting Wu, S. E. Kruger, David N. Rocheleau, Renée Royer, Devan MacDonald, Roger Lacroix, Ted L. Anderson

Notice bibliographique

RevueRock Mechanics and Rock Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensNatural Resources CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésUltrasonic sensorGeotechnical engineeringGeologyRock boltForensic engineeringEngineeringMining engineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rock bolts play a critical role in ground support in mining, tunneling and construction. Being able to obtain timely information on rock bolt load condition and deformation could help immensely in safeguarding workers’ safety, optimization of ground support system, and ensuring stability and longevity of underground structures. The objective of this work was to develop a practical ultrasonic rock bolt sensing technology for monitoring axial load and deformation of a full-bodied rock bolt in both elastic and plastic deformation regimes. To this end, empirical mathematical models involving simultaneous use of times of flight of longitudinal and shear ultrasonic waves propagating along the axial direction of the rock bolt were developed, sensors were designed and fabricated, and laboratory studies were conducted. The results showed that the technology was able to measure load change, provide early detection of yield, and measure both plastic and total elongations of the rock bolt undergoing a pull test. Additionally, sectional load and elongation information could be obtained by applying the technology to rock bolts divided into sections by drilled holes along their shanks, therefore, providing the capability to assess the condition of grouted bolts at different depths within a rock mass. This work has laid the groundwork for the deployment of the technology in the field.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRock Mechanics and Rock EngineeringMême sujetUltrasonics and Acoustic Wave PropagationTravaux en français237 207