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Enregistrement W2006217828 · doi:10.1002/2013jb010817

Modeling shear wave splitting due to stress‐induced anisotropy, with an application to Mount Asama Volcano, Japan

2014· article· en· W2006217828 sur OpenAlexfundno aff
Adrian Shelley, M. K. Savage, C. A. Williams, Yosuke Aoki, Boris Gurevich

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Synthetical Automation for Process IndustriesVictoria University of WellingtonUniversity of Victoria
Mots-clésAnisotropyVolcanoGeologyStress fieldStress (linguistics)Shear wave splittingShear stressSeismologyShear (geology)GeophysicsMechanicsPetrologyOpticsStructural engineeringFinite element methodEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We use numerical modeling to investigate the proposed stress‐based origin for changing anisotropy at Mount Asama Volcano, Japan. Stress‐induced anisotropy occurs when deviatoric stress conditions are applied to rocks which are permeated by microcracks and compliant pore space, leading to an anisotropic distribution of open crack features. Changes to the local stress field around volcanoes can thus affect the anisotropy of the region. The 2004 eruption of Mount Asama Volcano coincided with time‐varying shear wave splitting measurements, revealing changes in anisotropy that were attributed to stress changes associated with the eruption. To test this assertion, we create a model that incorporates knowledge of the volcanic stress, ray tracing, and estimation of the anisotropy to produce synthetic shear wave splitting results using a dyke stress model. Anisotropy is calculated in two ways, by considering a basic case of having uniform crack density and a case where the strength of anisotropy is related to dry crack closure from deviatoric stress. Our results show that this approach is sensitive to crack density, crack compliance, and the regional stress field, all of which are poorly constrained parameters. In the case of dry crack closure, results show that modeled stress conditions produce a much smaller degree of anisotropy than indicated by measurements. We propose that the source of anisotropy changes at Asama is tied to more complex processes that may precipitate from stress changes or other volcanic processes, such as the movement of pore fluid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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