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Enregistrement W4398203331 · doi:10.1088/1755-1315/1332/1/012037

Settlement control in large span tunnels under shallow over burden: a case study of the Arash-Esfandiar-Niayesh tunnel

2024· article· en· W4398203331 sur OpenAlexaff
S Yasrebi, Bahram Salehi

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensGeneral Electric (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpan (engineering)Settlement (finance)GeologyGeotechnical engineeringForensic engineeringEngineeringCivil engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Settlement control is pivotal in the construction of large span tunnels, particularly when situated under shallow overburden. The importance of settlement control in the context of the Arash-Esfandiar-Niayesh tunnel project, a multi section tunnel designed to facilitate two-way traffic in Municipality of Tehran District 3, is studied. The tunnel, which possesses an overburden of 4–15 m, faces unique challenges such as low overburden, urban location, and proximity to tall structures. By integrating the New Austrian Tunneling Method (NATM), this paper examines the effects of various support systems on construction of the tunnel project. Two critical sections are analyzed, and the settlement control strategies are examined according to a combination of various support elements. Analysis and numerical modeling based on PLAXIS 2D finite element code revealed the impact of these support systems on ground settlements on the structural and geotechnical stability. They had a substantial impact of tunnel geometric shape on sustainability and stress distribution. The inadequacy of common support systems, especially in tunnels with a horseshoe section, is highlighted. The impact of removing temporary lattice girderson surface settlements emphasizes the importance of settlement monitoring. Field data, including a maximum vertical displacement of 2.6 cm on the ground and in the tunnel, validate the numerical analysis results. Despite the challenges, the consistency between numerical and instrument data underscores the effectiveness of settlement control strategies.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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