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Enregistrement W4399555567 · doi:10.1016/j.jrmge.2024.04.008

Large-scale laboratory investigation of pillar-support interaction

2024· article· en· W4399555567 sur OpenAlexaff
Akash Chaurasia, Gabriel Walton, Sankhaneel Sinha, Timothy Batchler, Kieran Moore, Nicholas Vlachopoulos, Bradley Forbes

Notice bibliographique

RevueJournal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)Royal Military College of Canada
Organismes subventionnairesAlpha Foundation for the Improvement of Mine Safety and Health
Mots-clésPillarScale (ratio)Computer scienceEngineeringGeographyMechanical engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underground mine pillars provide natural stability to the mine area, allowing safe operations for workers and machinery. Extensive prior research has been conducted to understand pillar failure mechanics and design safe pillar layouts. However, limited studies (mostly based on empirical field observation and small-scale laboratory tests) have considered pillar-support interactions under monotonic loading conditions for the design of pillar-support systems. This study used a series of large-scale laboratory compression tests on porous limestone blocks to analyze rock and support behavior at a sufficiently large scale (specimens with edge length of 0.5 m) for incorporation of actual support elements, with consideration of different w/h ratios. Both unsupported and supported (grouted rebar rockbolt and wire mesh) tests were conducted, and the surface deformations of the specimens were monitored using three-dimensional (3D) digital image correlation (DIC). Rockbolts instrumented with distributed fiber optic strain sensors were used to study rockbolt strain distribution, load mobilization, and localized deformation at different w/h ratios. Both axial and bending strains were observed in the rockbolts, which became more prominent in the post-peak region of the stress-strain curve.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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