Participation of Analytical Parameters in Predictive Empirical Models for Rock Mass Deformation Modulus: A Review
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 16، شماره: 1
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 97
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-16-1_017
تاریخ نمایه سازی: 11 آذر 1403
چکیده مقاله:
The deformation modulus of rock mass is necessary for stability analysis of rock structures, which is generally estimated by empirical models with one to five input parameters/indexes. However, appropriate input parameter participation to establish a sound basis for a reliable prediction has been a challenging task. In this study, the concept of the principal input parameters was developed based on an analytical method with an emphasis on in situ stress. Based on analytical methods, Young’s modulus of intact rock, the joint’s shear and normal stiffness, joint set spacing, and in situ stress are introduced as the main principal input parameters. A review of seventy empirical models revealed that most of them suffered from a lack of analytical parameters. Due to considering practical issues, the geological strength index (GSI) is replaced with joint set spacing; moreover, the in situ stress effect is perceived by combining Young’s modulus and joint stiffness with specific confining pressure and normal stress, respectively. The integration of the analytical base input parameters and practical issues enhanced the reliability of empirical models due to the reasonable prediction of the deformation modulus to numerical or analytical deformability analysis.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Shahverdiloo
Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Shokroallah Zare
Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :