Pseudo-prospective and prospective rock failure along with rockburst prediction based on acoustic emission
Notice bibliographique
Résumé
Rock burst is a serious threat to mine safety production, and its prediction is of great significance to effectively prevent and control the dynamic disaster of rock burst. Therefore, this paper used AE data of rock loading process to conduct pseudo-prospective prediction and short-term and long-term prospective prediction of rock failure, and further explore the prediction of rock burst based on acoustic emission (AE) and its reliability. The results show that: by selecting the appropriate critical point of failure, the autoregressive integrated moving average model can make short-term predictions of rock failure. The prediction accuracy of the acoustic emission positioning technology for the fracture surface and fracture location of rocks is affected by the prediction time. The closer to the failure point, the higher the prediction accuracy is. The energy prediction method based on the energy accumulation mechanism can effectively predict the elastic energy at the moment of failure. This study also proposes combining machine learning with the analysis of historical acoustic emission data from rockbursts , which can improve the reliability of rockburst prediction. The research results can provide theoretical support for the prevention and control of rock burst dynamic disasters. • The ARIMA model can make pseudo-prospective and short-term prospective predictions of rocks to predict the failure time of rocks. • The ARIMA model can predict rock failure in the short term. • Based on AE location data, rock fracture surface and fracture mode are predicted. • The rock energy model based on energy accumulation can accurately predict the changes in the elastic energy of 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».