Discrete fracture network application to rock slope engineering
Notice bibliographique
Résumé
The stability of rock slopes is a critical concern in rock engineering applications due to the potential safety hazards and economic repercussions associated with slope failures. Currently, slope stability analysis relies on various analytical and numerical modeling tools leading to a factor of safety. Parameters such as joint strength are assessed through probabilistic analysis. Despite the established effectiveness of these methods, they often lack the capability to provide a volumetric estimation of the failure zone, primarily because the joint frequency parameter is not considered. By incorporating this parameter, it becomes feasible to construct a three-dimensional discrete fracture network (DFN), which offers a more comprehensive representation of the rock slope structure. This study aims to validate the use of DFN in civil engineering applications using two road-cut case studies from Saudi Arabia. Both case studies are analyzed with the conventional methods and DFN approaches, allowing for a comparative assessment of results. DFN models optimize the utilization of statistical data related to discontinuity persistence and spacing, enabling the construction of both deterministic and stochastic fracture networks. The effects of joint spacing and persistence on the factor of safety and volume of failure are examined. Finally, the advantages and limitations of the DFN on rock slope stability are highlighted and areas for improvement and optimization are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».