Excavation-induced fracturing mechanisms in deep hard rock: A hierarchical block model
Notice bibliographique
Résumé
The fracture characteristics of the excavation damage zones (EDZs) of deeply buried tunnels are closely related to energy evolution, and they are highly valuable for support design. Advanced numerical simulation techniques have shown the potential for evaluating the EDZ properties. On the basis of the finite-discrete element method (FDEM) and Poisson’s random block generation technique, the virtual block model (VBM) is proposed to characterize the intact rock masses surrounding tunnels. Moreover, a virtual block upscale principle (VB-UP) is proposed to determine the geometric and meso-mechanical parameters. The Canadian Underground Research Laboratory (URL) and China Jinping Underground Laboratory Phase II (CJPL-II) project excavations are simulated, and the excavation-induced fracture characteristics of the surrounding rock masses are analyzed in detail. The VBM captures the tensile, shear, and mixed fracture properties under excavation-induced confining pressure evolution. Then, the thicknesses of the spalling rock slabs in Lab #7 of the CJPL-II project are evaluated via the Otsu method. Combined with onsite monitoring data, the validity and advancement of the VBM are verified. This study expands the applicability of the FDEM and provides a new method for assessing the EDZs of surrounding rocks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».