Multi Attributed Selection of Excavation Methods in Tunneling Construction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \nTunneling construction operations are considered dynamic and complex processes. The success of tunneling construction projects is affected by essential factors. Various methods have been developed in the past, such as simulation models that facilitate and improve the tunneling construction processes and consequently mitigate potential time and cost overruns. Proper selection of excavation method is among the most important factors in tunneling project success. Current practices in selecting the best possible technique for excavation are based on the highest productivity rate as well as the availability of resources. Many of these techniques neglect the interdependencies and concurrency of influencing factors in selecting the best possible excavation method. \nIn this research, a new method for selecting the most efficient excavation method for tunnels is developed. The method considers a series of significant factors in tunneling construction - namely length, cross-sectional area, geotechnical characteristics depth of the tunnel, and level of water table - and a variety of excavation methods, such as different types of TBMs, Road-header, and drilling and blasting. The factors used in the developed method were constructed based on knowledge extracted from literature and gained from interviews with experts and an online survey. The survey gathered data on the relative importance of the set of selection factors for different soil and project conditions. The collected information was used as input to a developed MCA model (AHP, TOPSIS) that ranked the methods based on their respective suitability for the project at hand to select the most appropriate equipment. The developed method is applied to real case studies to demonstrate its use and highlight its essential features. Also a sensitivity analysis was carried out on each of the case studies, to identify and analyze the most sensitive tunneling variables affecting equipment selection. Based on sensitivity analysis geotechnical condition is the most sensitive factors among all effective variables in both case studies. In the Montreal-Laval Metro Extension, the selected method was Road Header, and in the Spadina Subway project EPB Mixed Shield was selected as the most favorable method of excavation. These results confirm the actually selected excavation methods on the two projects, and indicate that the developed method is reliable.
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 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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».