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Enregistrement W3024509809 · doi:10.1139/cgj-2019-0591

Effects of high differential stress and mineral properties on deformation and failure mechanism of hard rocks

2020· article· en· W3024509809 sur OpenAlexvenueno aff
Xia‐Ting Feng, Jun Zhao, Zhaofeng Wang, Chengxiang Yang, Qiang Han, Zhi Zheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBrittlenessDifferential stressDuctility (Earth science)Deformation (meteorology)GeologyStress (linguistics)Geotechnical engineeringCompression (physics)Deformation mechanismMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialCreepMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To study the deformation and failure mechanism of hard rocks, true triaxial compression tests were conducted on four types of hard rocks to obtain the complete stress–strain curves and failure modes. Under true triaxial compression conditions, the shapes of the complete stress–strain curves can be divided into three types: elastic–brittle (EB), elastic–plastic–brittle (EPB), and elastic–plastic–ductile (EPD) types. According to the different post-peak deformation behaviours, the stress–strain curves of EPB type can be subdivided into three sub-categories: post-peak instantaneous brittle (EPB-I), post-peak multi-stage brittle (EPB-M), and post-peak delayed brittle (EPB-D). The stress–strain curves change from EPD to EPB-D, EPB-M, EPB-I, and finally EB with increasing differential stress (σ 2 – σ 3 ). The deformation characteristics are dependent on intermediate principal stress σ 2 , minimum principal stress σ 3 , mineral compositions, and mineral textures of rock samples. An increase in σ 3 leads to an increased ductility, while an increase in σ 2 leads to an increased brittleness. Moreover, rocks with regular mineral textures and low mineral hardness are more prone to ductility. When the deformation curve is transformed from EPD to EPB and then to EB, the tensile crack gradually predominates, and the macroscopic failure angle gradually becomes steeper.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,315

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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