Modeling Brittle-to-Ductile Transitions in Rock Masses: Integrating the Geological Strength Index with the Hoek–Brown Criterion
Notice bibliographique
Résumé
Many studies focus on brittle–ductile transition stress in intact rocks; however, in real life, we deal with rock mass which contains many discontinuities. To fill this gap, this research focuses on the brittle–ductile transition stress of rock mass by considering the influence of different Geological Strength Index (GSI) values on the brittle–ductile transition stress of rock mass. In other words, the Hoek–Brown failure criteria for rock mass were reformulated mathematically including the ductility parameter (d), which is defined as the ratio of differential stress to minor stress. Then, the results were analyzed and plotted between σ3*σc and GSI, considering different (d) and Hoek–Brown material constant (mi) values. The brittle–ductile transition stress, σ3*, was determined by intersecting the Hoek–Brown failure envelope with Mogi’s line, with ductility parameters d ranging from 3.4 (silicate rocks) to 5.0 (carbonate rocks). Numerical solutions were derived for σ3*σc as a function of GSI using Matlab, and the results were fitted with an exponential model. The analysis revealed an exponential relationship between σ3*σc and GSI for values above 32, with accuracy better than 3%. Increased ductility reduces rock mass strength, with higher d values leading to lower σ3*σc. The diminishing returns in confinement strength at higher GSI values suggest that rock masses with higher GSI can sustain more confinement but with reduced effectiveness as GSI increases. These findings provide a framework for predicting brittle–ductile transitions in rock engineering.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».