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Enregistrement W4413186169 · doi:10.1139/cgj-2024-0727

Failure of rock mass induced by unloading near excavation face: a true triaxial test

2025· article· en· W4413186169 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Cui, Jianfeng Wang, Zhigang Yao, Tao Yu, Yifan Jiang, Guangming Zhao, Wensong Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSichuan Province Youth Science and Technology Innovation Team
Mots-clésGeotechnical engineeringGeologyRock mass classificationExcavationTriaxial shear testShear (geology)Petrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sudden release of stress near the excavation face during tunnelling in hard rock under high geostress conditions can trigger severe failures such as collapse and rockburst. However, conventional uniaxial and triaxial tests are inadequate in replicating the complex unloading conditions encountered in situ. This study employs a true triaxial unloading system to simulate various stress paths and investigate the deformation behaviour and failure mechanisms of granite under unloading-dominated conditions. The results show that specimens primarily fail due to strong dilatancy along the unloading surface, with combined shear, tension, and splitting failure modes. Higher axial stress leads to brittle splitting failure concentrated in the specimen’s central zone, whereas lower axial stress induces tensile and slabbing failure near the unloading boundary. Mechanical parameter evolution and energy dissipation patterns reveal that increased confinement enhances energy storage capacity while intensifying brittle behaviour upon unloading. Furthermore, three classical rock failure criteria are evaluated. The Mogi–Coulomb criterion demonstrates the best predictive capability for unloading-induced strength under true triaxial stress paths. These findings provide theoretical and practical insights for failure prediction and support design in deep underground excavation projects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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