On-Site Rock Blasting: When Shot Rock Impact Loading Predictions Don't Meet Client Expectations
Notice bibliographique
Résumé
Kiewit Engineering Group, Inc. (KEG) was contracted by Kiewit Barnard Joint Venture (KBJV) to design temporary works for the Gross Reservoir Expansion site in Boulder, Colorado. KBJV planned to blast rock at the left abutment of Gross Dam to construct a new dam foundation. Blasted debris was expected to fall 300 ft (91 m) down the abutment slope and impact an existing tunnel. KEG estimated the risk associated with rockfall using RocFall2 software and three rockfall impact loading methods: the Swiss algorithm method, the Labiouse method, and the Japan Road Association method. Each method predicted unfavorable outcomes with respect to the structural integrity of the tunnel. Ultimately, KEG prescribed a maximum allowable blasted rock size that would, theoretically, not damage the tunnel. Based on previous construction observations, KEG expected that the actual blasted rock size would exceed that of the maximum allowable blasted rock. As to not assume risk associated with this activity, KEG did not provide a stamped recommendation to KBJV. In the field, the tunnel was significantly damaged due to shot rock impact loading. This paper explores the adequacy of published rock impact loading calculation methods to represent an on-site rock blasting scenario and potential consequences of presenting engineering estimates.
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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 | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».