A review of the geological characterization, classification, modeling, and case studies of anisotropic rock masses
Notice bibliographique
Résumé
Rock anisotropy caused by inherent structures like bedding, foliation, and micro-fractures directly influences strength, deformability, and stress distribution variations. These directional changes can affect the stability of rock engineering practices, such as underground openings and slopes, and dealing with the anisotropic rock masses (ARMs) is one of the significant challenges. The commonly used conventional classifications are solely based on the isotropic behavior of rock masses and are unsuitable for anisotropic ones. Despite the limitations of these classifications, engineers tend to oversimplify the situation and characterize or design the ARMs, ignoring the impact of anisotropy. This study presents a summary of geological conditions, mechanical behavior, and classification systems of ARMs, as well as a review of numerical modeling techniques that may be applicable in the design phase within such medium. ARM Rating (ARMR), or any other type of alternative classification system that considers the directions in which rocks act instead of just their strength levels, can facilitate improved feasibility analysis for complex geological conditions and supporting systems design in ARMs. Moreover, the failure criteria considering the anisotropic behavior reflect the nonlinear development with long-term dependence on rock strength. Such criteria may be applied to numerical methods, such as the discrete element method (DEM), which offers more or less realistic simulations of ARMs' responses. Nevertheless, establishing standard procedures for the characterization, classification, and design of ARMs, especially in deep underground anisotropic conditions, is in high demand.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».