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Enregistrement W2032562401 · doi:10.1029/2009jb006496

Effect of heterogeneity of brittle rock on micromechanical extensile behavior during compression loading

2010· article· en· W2032562401 sur OpenAlexaff
Hengxing Lan, C. Derek Martin, Bo Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroscale chemistryBrittlenessMaterials scienceAnisotropyStiffnessCompression (physics)Ultimate tensile strengthDiscrete element methodComposite materialMicrostructureMicromechanicsGeologyMechanicsComposite numberOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A grain‐based Universal Distinct Element Code model was developed to generate a deformable polygonal grain‐like structure to simulate the microstructure of brittle rock. It takes into account grain‐scale heterogeneity including microgeometric heterogeneity, grain‐scale elastic heterogeneity, and microcontact heterogeneity. The microgeometric heterogeneity can be used to match the grain size distribution of the rock. The discrete element approach is able to simulate the microheterogeneity caused by elastic variation and contact stiffness anisotropy. The modeling approach was evaluated using Lac du Bonnet granite and Äspö Diorite. The microheterogeneity played an important role in controlling both the micromechanical behavior and the macroscopic response when subjected to uniaxial compression loading. The crack‐initiation stress was found to be controlled primarily by the microscale geometric heterogeneity, while the microcontact heterogeneity controlled the strength characteristics. The effect of heterogeneity on the distribution and evolution of tensile stresses and associated extension cracks was also examined.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations561
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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