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Enregistrement W2948024183 · doi:10.15377/2409-5710.2018.05.3

Influence of Particle Geometry Assessed via Image Processing on Broken Sandstone Strength

2018· article· en· W2948024183 sur OpenAlexaff
Saleh Balideh, T. G. Joseph, M. Curley

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Earth Science and Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeometryVoid ratioVoid (composites)Geotechnical engineeringGeologyPorositySieve analysisParticle (ecology)Particle sizeMaterials scienceMineralogyComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particle geometry has an impact on the behavior and strength of broken rock, where particle shape characteristics affect the ability of particles to rotate or slide relative to each other. Form, angularity and texture are three independent parameters that describe the geometry of such a particle. In this paper the geometry of crushed Berea sandstone was determined through image processing, where the results showed that form and angularity indices describe the geometry characteristics of broken Berea sandstone better than the other geometry indices. A correction coefficient that has previously been introduced to predict a sieve size distribution from image processing was shown to be a function of form index for the sandstone fragments. Triaxial compression tests were performed on the broken sandstone, showing that confining pressure and void ratio have an impact on broken rock strength. Increasing confining pressure was shown to enhance the strength of broken rock, while void ratio was shown to be inversely related to broken rock strength. Void ratio can also be affected by particle geometry. Increasing particles form index increases the void ratio where particles angularity index and void ratio are inversely related.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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