Preliminary Design of Deep Tunnels in Continuous Rock Mass by Combining Numerical and Probabilistic Approaches
Bibliographic record
Abstract
Conception préliminaire des ouvrages souterrains profonds en massifs continus par couplage d'approche numériques et probabilistes Actuellement, il y a plusieurs tunnels de grandes profondeurs en cours de construction ou d'étude à travers les Alpes. Comme WSP est impliqué dans plusieurs de ces projets, l'entreprise a décidé de développer ce projet de thèse visant à améliorer les outils à disposition des ingénieurs en phase d'étude préliminaire pour mieux anticiper les potentiels phénomènes pouvant se produire durant la construction. Ce travail se focalise sur deux phénomènes particuliers : les problématiques de grandes convergences (ou roche poussante, « squeezing ») dans les massifs rocheux très fracturés, les ruptures fragiles (quasi-statique l'écaillage ou violente comme les « rockburst ») dans les massifs rocheux intacts et fragiles. • Concernant les problématiques de grandes convergences : Lors des étapes préliminaires de conceptions, il existe d'importantes incertitudes sur les données géologiques et géotechniques. L'idée est d'améliorer ou de créer de nouveau outils à utiliser dans ces situations pour quantifier le risque de grandes convergences et de fournir des informations sur l'interaction entre le comportement du massif et le soutènement, tout en considérant explicitement les incertitudes. Ces outils ont été développés grâce à la création de plusieurs métamodèles obtenus à partir des résultats de simulations de Monte Carlo réalisées sur des modèles numériques aux différences finies (modèles 2D en section plane et 2D axisymétrique). Ces métamodèles ont ensuite été utilisés pour faire des calculs de fiabilité permettant de mettre en relation des valeurs de facteurs sécurités utilisés en conception et les probabilités de ruptures associées, en fonction des incertitudes existantes sur les données d'entrées. Pour finir, les différents outils développés ont été appliqués au fameux cas d'étude du tunnel du Yacambu-Quibor au Venezuela, afin de valider leur pertinence par rapport à des approches classiques. • Concernant les problématiques de ruptures fragiles : L'objectif principal traite de la quantification du risque de ruptures fragiles lors de phases d'études préliminaires de tunnel de grandes profondeurs soumis à d'importantes incertitudes, et en particulier, si les ruptures fragiles seront plutôt quasi-statique ou soudaine et violente. Une méthode existante de quantification du risque a été améliorée pour permettre l'introduction et la propagation des incertitudes. Cette méthode a ensuite été appliquée au cas d'étude de la section la plus profonde du tunnel de base du Mont Cenis (nouvelle ligne ferroviaire entre Lyon en France et Turin en Italie) permettant une quantification du risque de « rockburst » dépendante des incertitudes et fournissant des résultats plus pertinents par rapport aux études précédentes. L'un des éléments clefs pour savoir si la rupture fragile va être violente ou non est la raideur du massif rocheux encaissant autour d'une zone susceptible de rompre. Pour étudier ce point spécifique, une étude complémentaire traitant de l'estimation de cette raideur à partir de simples calculs numériques 2D élastiques a été réalisée. Le calcul de cette raideur est ensuite réalisé pour deux cas d'étude typiques de ruptures fragiles : la galerie Mine-By de l'AECL au Canada, et le rockburst « 11.28 » qui s'est produit lors de la construction du projet hydroélectrique Jinping II en Chine.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".