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Hydraulic properties of dune sand-bentonite mixtures of insulation barriers for hazardous waste facilities

Journal of rock Mechanics and Geotechnical Engineering 2016年第4期8卷 541-550页

作者： M.K.Gueddouda I.Goual B.Benabed S.Taibi N.Aboubekr Laboratoire de Recherche de Génie Civil Université Amar Teledji Laboratoire Ondes et Milieux Complexes Université du Havre Laboratoire Eau et Ouvrages dans Leur Environnement Université Abou Bekr Belakid

The material and elastic properties of rocks are utilized for predicting and evaluating hard rock brittleness using artificial neural networks（ANN）. Herein hard rock brittleness is defined using Yagiz＇method. A predictive model is developed using a comprehensive database compiled from 30 years＇ worth of rock tests at the Earth Mechanics Institute（EMI）, Colorado School of Mines. The model is sensitive to density, elastic properties, and P- and S-wave velocities. The results show that the model is a better predictor of rock brittleness than conventional destructive strength-test based models and multiple regression techniques. While the findings have direct implications on intact rock, the methodology can be extrapolated to rock mass problems in both tunneling and underground mining where rock brittleness is an important control.

关键词： rock brittleness elastic properties of rocks mechanical excavation rock strength

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