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Enregistrement W4401479476 · doi:10.56952/arma-2024-0431

Predicting Excavation-Induced Damage Depth Through MLP

2024· article· en· W4401479476 sur OpenAlexaffabout
Yousef Golabchi, Matthew A. Perras, Usman T. Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcavationComputer scienceGeotechnical engineeringGeologyForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Being able to predict the dimensions of excavation damage zones (EDZs) is crucial for the design of permeability-sensitive structures. This study focuses on predicting excavation-induced damage depth using a machine learning method called multi-layer perceptron (MLP). The inputs of numerical models, used to model EDZs, were all used as features in the MLP to examine the influence on the predicted EDZ. Permutation analysis was employed to assess input feature importance. By, using Pearson and Spearman correlation matrices, the numerical input parameters were classified into three categories. After individually excluding each category, the stress components were found to be the most important model input. Next, the variance inflation factor (VIF) approach was employed to introduce medium-sized and small-sized models, comprising six models each. Comparing the MLP results from the large model group, which achieved an R2 score of 84% and a minimal mean absolute error (MAE) of 0.06, with the best performance of the small and medium sized VIF results, it was found that the smaller model which incorporated only three parameters (Young's modulus, crack initiation, σ1) exhibited similar performance with an R2 score of 83% and an MAE of 0.07, making it a viable alternative relying on fewer parameters. 1. INTRODUCTION The exploration and utilization of deep geological formations for the disposal of radioactive waste and the excavation of underground openings present complex challenges that demand a comprehensive understanding of the excavation-induced changes to the host rock. Various global research programs, including those at the Underground Research Laboratory (URL) in Canada, HRL (Hard Rock Laboratory) in Sweden, Mont Terri in Switzerland, and Yucca Mountain in the USA among many others, have contributed significantly to unraveling the mechanical, thermal, hydraulic, and geochemical intricacies of these geological environments (Cai & Kaiser, 2005) and the impact of excavation therein. Excavation of underground openings is a dominant subject in rock mechanics and many studies have focused on the brittle failure characteristics around deep excavations (Duan et al., 2019; Hsiao & Chi, 2013; Lee et al., 2012). During excavating, the in-situ stresses undergo redistribution, resulting in a gradual increase in tangential stress and a decrease in radial stress at specific locations on the excavation surface. This alteration in stress levels can induce brittle damage, surpassing the crack initiation (CI) stress threshold. The cracks initiated during excavation extend into the rock mass as the stress concentration surpasses the rock's failure strength. A new equilibrium is established, forming excavation damage zones (EDZs) within the affected region (Perras & Diederichs, 2016). The formation of the EDZ is a complex phenomenon, with researchers emphasizing stress redistribution, blasting disturbances, unloading stress waves, and the coupling effects of loading waves as key contributors to its evolution (Cai, 2008; Diederichs et al., 2004).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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