Novel nanomagnetic-based slurry for grouting fractured rocks
Notice bibliographique
Résumé
In geo-engineering and underground infrastructure projects, flaws and discontinuities in rocks are typically grouted to enhance hydraulic properties, reduce permeability, and mitigate hazards. Traditional grouts, however, often exhibit poor dispersion resistance and bonding properties, highlighting the need for alternative grouting technologies for fractured rocks. Moreover, the mechanisms by which grout materials seal fractured rocks and respond to in-situ compressional stresses remain inadequately understood. This study proposes a novel nanomagnetic-based grout, characterized by its natural expansiveness, which can induce compressive stress and potentially enhance rock fracture grouting, in addition to evaluating the efficacy of this nanomagnetic slurry as a grout for rock masses, and its ability to modify bulk rock strength (uniaxial compressive strength, UCS; Young’s modulus, E). Mechanical properties of the rock samples were obtained via uniaxial compression tests conducted before and after grouting treatment. Microstructural analysis and material uniformity were assessed using Scanning Electron Microscopy (SEM). Additionally, changes in rock density before and after grouting were analyzed via grout flow performance to understand its flowability. The results indicate that the proposed nanomagnetic grout can significantly improve the UCS of treated samples and effectively plug fractured rocks. The optimal grout treatment, containing 15% nanomagnetic material content, resulted in greater bulk UCS by up to 42%, E by up to 31%, and bulk rock density. Further analyses suggest that the nanomagnetic grout can alter rock microstructure and ensure good material uniformity with efficient flow rates. This work provides new insights into the development of eco-friendly reinforcement and void-filling materials for mitigating geohazards around high-risk and challenging underground infrastructures by using nanomaterials, advancing rock engineering applications, and enhancing the understanding of rock grouting from a rock mechanics perspective.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».