Experimental constraints on the relationship between clay abundance, clay fabric, and frictional behavior for the <scp>C</scp>entral <scp>D</scp>eforming <scp>Z</scp>one of the <scp>S</scp>an <scp>A</scp>ndreas <scp>F</scp>ault
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The presence of smectite (saponite) in fault gouge from the Central Deforming Zone of the San Andreas Fault at Parkfield, CA has been linked to low mechanical strength and aseismic slip. However, the precise relationship between clay mineral structure, fabric development, fault strength, and the stability of frictional sliding is not well understood. We address these questions through the integration of laboratory friction tests and FIB‐SEM analysis of fault rock recovered from the San Andreas Fault Observatory at Depth (SAFOD) borehole. Intact fault rock was compared with experimentally sheared fault gouge and different proportions of either quartz clasts or SAFOD clasts extracted from the sample. Nano‐textural measurements show the development of localized clay particle alignment along shear folia developed within synthetic gouges; such slip planes have multiples of random distribution (MRD) values of 3.0–4.9. The MRD values measured are higher than previous estimates (MRD 1.5) that show lower degrees of shear localization and clay alignment averaged over larger volumes. The intact fault rock exhibits less well‐developed nano‐clay fabrics than the experimentally sheared materials, and MRD values decrease with smectite content. We show that the abundance, strength, and shape of clasts all influence fabric evolution via strain localization: quartz clasts yield more strongly developed clay fabrics than serpentine‐dominated SAFOD clasts. Our results suggest that (1) both clay abundance and the development of nano‐scale fabrics play a role in fault zone weakening and (2) aseismic creep is promoted by slip along clay shears with >20 wt % smectite content and MRD values ≥2.7.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».