Utilizing Coseismic Strain in the Modelling of Tunnel Loading in Deep Burst-Prone Mines
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Seismic monitoring data acquired at mines can be used to infer the characteristics of coseismic strain, including amount, orientation of principal directions and type (deviatoric, volumetric explosive or implosive). This strain corresponds to plastic strain increment if seismic events represent episodes of sudden deformation in confined environment. If sources of seismic events involve the convergence of excavations, then coseismic strain depends on the amount of the convergence. These peculiarities of coseismic strain are taken into account in the proposed method for its direct incorporation into a numerical stress model. The method is verified using analytical cases of confined inelastic deformation as well as brittle failure around a tunnel. The method can be used to assess the redistribution of stresses and change in the loading of tunnels in seismically active mines. A synthetic mining example is presented to illustrate the impact on tunnel stress. 1 INTRODUCTION Seismic systems installed at mines record seismic waves radiated by episodes of sudden (i.e., durations on the order of fractions of a second) deformation within the rockmass. The analysis of these recorded waves make it possible to assess the time, location, amount and intensity of deformation, as well as its geometrical characteristics (e.g., direction of principal strains, proportion of volumetric and deviatoric shape change). This information is highly valuable for understanding the overall rockmass deformation induced by mining and the associated redistribution of stresses. It is quite logical that the characteristics of rockmass deformation inferred from seismic data are often utilized when performing numerical stress modelling. There are fundamentally two ways to do this. Firstly, seismic data can help to improve the input parameters of the stress models. This is often done through qualitative or quantitative comparing of various aspects of seismic data (e.g., location of sources) with the corresponding modelling parameters (e.g., areas of high deviatoric stress) – see, for example, the works of Lachenicht (2001); Beck and Brady (2002); Beck et al. (2006); Spottiswoode et al. (2008); O'Connor et al. (2010); Arndt et al. (2013); Kalenchuk (2022); Malovichko and Rigby (2024). The improved (calibrated) stress model is expected to deliver more realistic distribution of stresses for the current mining step and should provide better prediction of the stress redistribution for the future planned mining steps.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».