GeotechGPT---岩石楔形体稳定性(wedge stability)

昨天在群内向大家展示了一个164页的与ChatGPT的对话记录，这是一个基于ChatGPT的岩土工程数据集---GeotechGPT。虽然展示的是pdf文件，但实际上从OpanAI导出的文件是JSON格式，因此可以使用Python从这个海量的数据(以后会逐步增加)中查询我们需要的内容。尽管可以使用语义搜索查询，但那样会使得搜索结果太离散，所以仅搜索完全包含关键字的段落或句子。这个工作的意义在于，由于与ChatGPT的对话高度非结构化，每个对话都是在不同场景下形成的，因此从搜索记录可以勾勒出许多有价值的内容。

岩石楔形稳定性分析是岩石力学中用于评估易于滑动或倾覆的岩石楔块稳定性的方法。该分析涉及评估作用在岩石楔块上的内部力以及它们对楔块稳定性的影响。影响岩石楔形稳定性的主要因素包括楔形的方向和大小、岩石的类型、应力场的方向和强度以及岩体中不连续性或节理的存在。Fracman，UnWedge和SWedge是楔形体分析的首选工具。

对地下隧道现有支护结构的性能进行评估对于生产和利益至关重要。基于现场调查，分析了相邻隧道引发的爆炸波对隧道稳定性的影响，并评估了由于失去侧向支护而可能引起的地下结构坍塌；对采矿区域的节理和断裂的形状和数量进行了调查。然后，使用3D楔形稳定性分析软件Unwedge分析了每个结构块的稳定性【关键块理论的工程应用(Key Block Analysis)】，以评估地下隧道现有支护结构的稳定性。此外，还提出了一种基于DFN新分析方法。

[1] (2014) Towards the Implementation of Discrete Fracture Network Modelling as a Geotechnical Design Tool – Case Study of Callie Underground Mine【ChatGPT---学术文献引用的反向校准】

很容易扩充ChatGPT的对话记录，最简单的Json格式如下：

{"mapping":{   "id":{         "message":{            "content":{               "content_type":"text",               "parts":[                  "填写自己的文本 "]            }         }      }   }}

然后把这个记录假如到原JSON文件中即可。GeotechGPT数据集在快速增长，欢迎大家对话感兴趣的问题，也欢迎大家订阅GeotechGPT数据集。