A novel approach for micro‐scale characterization and modeling of geomaterials incorporating actual material heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
The mechanical response of geomaterials is highly influenced by geometrical and material heterogeneity. To date, most modeling practices consider heterogeneity qualitatively and their choice of input parameters can be subjective. In this study, a novel approach to combine a detailed micro‐scale characterization with modeling of heterogeneous geomaterials is presented. By conducting grid micro‐indentation and micro‐scratch tests, the instrumented indentation modulus and fracture toughness of the constituent phases of a crystalline rock were obtained and used as accurate input parameters for the numerical models. Additionally, X‐ray micro Computed Tomography (CT) was used to obtain the spatial distribution of minerals, and thin section analysis was performed to quantify the microcrack density. Finally, a Brazilian disc test was modeled using a Combined Finite‐Discrete element method (FEM/DEM) code. Compared with the laboratory results of a sample that was initially CT scanned, the simulation results showed that by incorporating accurate micromechanical input parameters and the intrinsic rock geometric features such as spatial phase heterogeneity and microcracks, the numerical simulation could more accurately predict the mechanical response of the specimen, including the fracture patterns and tensile strength. It is believed that the proposed micromechanical approach for evaluating the material properties and the sample geometry can be readily applied to other problems to accurately model the mechanical behavior of heterogeneous geomaterials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».