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Enregistrement W4414113415 · doi:10.1139/cgj-2025-0195

Hydro-mechanical coupled behavior analysis of multi-jointed rock mass under triaxial compression based on the discrete element method

2025· article· en· W4414113415 sur OpenAlexaffvenue
Shujie Chen, Zhengguo Zhu, Yong Zhao, Guangyan Gu, Weige Han

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeomechanics and Mining Engineering
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRock mass classificationJoint (building)Discrete element methodRock mechanicsGeological Strength IndexTriaxial shear testCalibrationCompression (physics)Overburden pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate assessment of jointed rock mass hydro-mechanical (HM) behavior prevents engineering geohazards caused by water pressure. This study conducts triaxial compression tests on jointed rock samples under varying water pressures using the discrete element method. A full-coupled HM model links mechanical and hydraulic fields, with joint fluid flow following the cubic law. On the basis of material parameter calibration against laboratory test data, the study explores the HM coupling behavior of blocky and stochastically jointed rock. An innovative approach integrates ultrasonic pulse velocity (UPV) testing with triaxial compression tests to create stochastically jointed rock models aligned with the Geological Strength Index (GSI) chart. This UPV-based calibration method enables representation of stochastically jointed rock models as blocky/disturbed rock masses within the GSI chart. Simulations identify rotation and detachment failure modes in rock blocks under high water pressure and low confining pressure. Results show that the generalized Hoek–Brown criterion, expressed in terms of effective stress, is unsuitable for rock masses with few joints, particularly under high water pressure. The effective stress principle applies only to highly blocky or less interlocked rock mass structures in the GSI chart. The study highlights joint connectivity's significant influence on the effective stress coefficient.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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