Predicting Excavation-Induced Damage Depth Through MLP
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».