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Enregistrement W2901852109 · doi:10.5194/tc-2018-192

Modeling Sea Ice fracture at very high resolution with VP rheologies

2018· article· en· W2901852109 sur OpenAlexaff
Damien Ringeisen, Nils Hutter, Martin Lösch, Bruno Tremblay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesEngineering and Physical Sciences Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftIsaac Newton Institute for Mathematical Sciences
Mots-clésGeologyDilatantShear (geology)Overburden pressureFracture (geology)Sea iceGeometryMechanicsGeotechnical engineeringPhysicsMathematicsPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Recent high resolution pan-Arctic sea ice simulations show fracture patterns (Linear Kinematic Features – LKFs) that are typical of granular materials but with intersection (fracture) angles wider than those observed from high-resolution satellite images (with a modal value of θ = 20°). In this article, We investigate the mechanism of formation and parameter dependencies of ice fracture in simple numerical bi-axial test on a 8 km x 25 km ice floe at an unprecedented resolution of 25m for two different yield curves: an elliptical (VP) and a Coulombic yield curve both with normal flow rule. In the standardVP model, the simulated angle of fracture is θ = 33.9°, compared to 20° in observations. The dependence of the angle of fracture on the ice shear strength is also contrary to that of typical granular materials with larger angle of fracture for higher shear strength – think of a wet sand castle with steeper walls than a dry sand castle. In this model, the divergence along the fracture lines (or LKFs) is entirely dictated by the ice shear strength used in the model with high shear strength resulting in convergence along LKFs and low shear strength resulting in divergence along LKFs. This is again contrary to typical granular materials where divergence (or dilation) is linked with the orientation of contacts normals that oppose the flow with divergence present for larger shear resistance and convergence for lower shear resistance. Moreover, the angle of fracture depends on the confining pressure in the uni-axial test with more convergence as the confining pressure increases, again contrary to granular material that have an angle of fracture that is independent of the confining pressure. We note that all three behaviors of the VP model are linked with the use of an associative (normal) flow rule. In the Coulombic model, the angle of fracture is smaller (θ = 23.5°), but the solution is unstable when the compressive stresses are too large because of the discontinuity between the straight limbs of the yield curve and the elliptical capping. Our results show that while the VP model gives angles of fracture that are visually correct, the bias in the magnitude of the angle of fracture and the physical dependencies of the angle of fracture on mechanical strength parameters and stress fields couple the sea ice mechanical strength parameters, the sea-ice drift, sea-ice deformation (strain-rate) field in an inconsistent way. We consider this evidence to move away from the elliptical yield curve and associative (normal) flow rule, a deformation law that is not applicable to pressure-sensitive and dilatant granular material such as sea ice.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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