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Enregistrement W2794450887 · doi:10.1155/2018/6953165

Effects of Particle Size on Fault Gouge Frictional Characteristics and Associated Acoustic Emission

2018· article· en· W2794450887 sur OpenAlexaff
Cai‐Ping Lu, Tongbin Zhao, Heng Zhang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSlippingFault gougeSlip (aerodynamics)Acoustic emissionMaterials scienceShear (geology)MechanicsInstabilityParticle sizeDrop (telecommunication)Geotechnical engineeringFault (geology)GeologyComposite materialStructural engineeringPhysicsEngineeringSeismologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our experimental work was designed to explore the particle size effect of simulated fault gouge on slip characteristics by the conventional double‐direct shear friction configuration combined with acoustic emission (AE). The following conclusions were drawn: (1) smaller particles allow for an initially higher compaction rate at a higher speed and longer duration for force chain formation and destruction. The larger the particle size is, the higher the slipping displacement rate is; (2) the smaller the particle size is, the larger the friction coefficient is, and thus the higher the fault strength is. In addition, the larger the shear velocity is, the higher the fault strength is; (3) the smaller the particle size is, the higher the shear stress drop generated by the stick‐slip is, and the stronger the dynamic slip intensity for a stick‐slip period is; and (4) surface defects of forcing blocks possibly help to embed foregoing “stability” and “stable sliding” into the normal stick‐slip stage. Especially, the “stable sliding” is possibly related to formation of stubborn force chains. These findings may shed some insights into further clarification of slipping characteristics and discrimination of precursory signs of fault dynamic instability with different‐sized gouge particles.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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