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Enregistrement W2766057061 · doi:10.1139/cgj-2016-0626

Chemically dependent mechanical properties of natural andesite rock fractures

2017· article· en· W2766057061 sur OpenAlexvenueno aff
Ehsan Mohtarami, Alireza Baghbanan, Mohammadreza Akbariforouz, Hamid Hashemolhosseini, E. Asadollahpour

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndesiteCohesion (chemistry)Surface finishGeotechnical engineeringMaterials scienceRock mass classificationFracture (geology)Hydraulic conductivityOverburden pressureComposite materialMineralogyGeologySoil waterVolcanic rockChemistryVolcano

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different engineering rock works are affected by chemical–mechanical coupling phenomena in rock mass. Friction, strength of fracture walls, shape of asperities, and roughness control hydraulic and mechanical behaviors of fractures, which are all affected by chemical solutions. In addition, the efficiency of some operations such as leaching depend on the fracture conductivity in a confined condition. To evaluate the effects of leaching agents on the mechanical and geometrical properties of andesite rock fractures, a set of laboratory-scale experiments were conducted on three types of andesite in a sulfate medium with different pH values. Although the cohesion and shear strength reduced by decreasing the pH value, the roughness and shear stiffness of fractures did not follow a unique trend. Scanning electron microscope images indicated that the reason is mainly due to the selective chemical dissolution of the more reactive minerals in acidic solution. It is shown that fracture conductivity is a strong function of confining stress, asperities resistance, and aperture in such a way that confining pressure decreases the conductivity appreciably and the reduction rate depends on the mineralogy of fracture surfaces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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