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Enregistrement W2971888669 · doi:10.1016/j.jrmge.2019.04.005

Deformation and failure characteristics and fracture evolution of cryptocrystalline basalt

2019· article· en· W2971888669 sur OpenAlexfundno aff
Zhenjiang Liu, Chuanqing Zhang, Chunsheng Zhang, Yang Gao, Hui Zhou, Zhaorong Chang

Notice bibliographique

RevueJournal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada LimitedYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesYalong River Joint FundChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBasaltMaterials sciencePebbleComposite materialGeologyGeotechnical engineeringGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptocrystalline basalt is one of the two major types of rocks exposed in the super large-scale underground powerhouse in Baihetan hydropower station in China. The rock of this type shows various site-specific mechanical responses (e.g. fragmentation, fracturing, and relaxation) during excavation. Using conventional triaxial testing facility MTS 815.03, we obtained the stress–strain curves, macroscopic failure characteristics, and strength characteristics of cryptocrystalline basalt. On this basis, evolution of crack initiation and propagation was explored using the finite-discrete element method (FDEM) to understand the failure mechanism of cryptocrystalline basalt. The test results showed that: (1) under different confining stresses, almost all the pre-peak stress–strain curves of cryptocrystalline basalt were linear and the post-peak stresses decreased rapidly; (2) the cryptocrystalline basalt showed a failure mode in a form of fragmentation under low and medium confining stresses while fragmentation-shear coupling failure dominated at high confining stresses; and (3) the initial strength ratio (σci/σf, where σci and σf are the crack initiation strength and peak strength, respectively) ranged from 0.45 to 0.55 and the damage strength ratio (σcd/σf, where σcd is the crack damage strength) exceeded 0.9. The stress–strain curve characteristics and failure modes of cryptocrystalline basalt could be reflected numerically. For this, FDEM simulation was employed to reveal the characteristics of cryptocrystalline basalt, including high σcd/σf values and rapid failure after σcd, with respect to the microscopic characteristics of mineral structures. The results showed that the fragmentation characteristics of cryptocrystalline basalt were closely related to the development of tensile cracks in rock samples prior to failure. Moreover, the decrease in degree of fragmentation with increasing confining stress was also correlated with the dominant effect of confining stress on the tensile cracks.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,552

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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