New index to identify karst caves based on operational parameters during shield tunnelling
Notice bibliographique
Résumé
Real-time karst cave identification is crucial to ensuring safety during shield tunnelling. However, owing to a sparsity of drilling data, karst caves often remain undetected before shield tunnelling begins. An approach is proposed for identifying karst caves in real time during shield operations. A new index, called the karst cave identification index (KCII), is proposed based on a force equilibrium analysis on the excavation face of a shield. The force balance conditions necessary to maintain the stability of the excavation face are derived according to soil pressure balance principles. Operational parameters related to the pressure balance process are then used to calculate the KCII, which leverages the operational parameters recorded by the sensory system of the shield machine. The effectiveness of the KCII was validated through a field case of shield tunnelling in Xuzhou, China, and it was compared with four other indices: specific energy, face penetration index, torque penetration index, and geological feather identification index. The comparison shows the difficulty of identifying karst caves using the other indices, but the KCII can be used to distinguish geological types and differentiate various types of karst cave filling. The KCII enables engineers to identify types of karst cave in real time, thus making necessary adjustments to shield operations possible and enhancing safety and efficiency in tunnelling.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».