A Review of Relationship between Texture Characteristic and Mechanical Properties of Rock
Notice bibliographique
Résumé
The textural characteristics of rocks influence their petrophysical and mechanical properties. Such parameters largely control rock mass stability. The ability to evaluate both immediate and long-term rock behaviors based on the interaction between various parameters of rock texture, petrophysical and mechanical properties is therefore crucial to many geoengineering facilities. However, due to the common lack of high-quality core samples for geomechanics and rock texture laboratory tests, single and multivariable regression analyses are conducted between mechanical properties and textural characteristics based on experimental test data. This study presents a review of how rock texture characteristics influence the geomechanical properties of a rock, and summarizes the regression equations between two aspects. More specifically, a review of the available literature on the effects of mineralogy, grain size, grain shape, packing density, foliation index, porosity, degree of weathering, and other rock physical characteristics on geomechanics is presented. Similarly, a review of the literature discussing the failure criteria of anisotropic rocks, both continuous and discontinuous, is also presented. These reviews are accompanied by a comparison of the fundamentals of these methods, describing their equations and discussing their advantages and disadvantages. This exercise has the objective of providing better guidelines on how to use these criteria, allowing for safer underground excavations via an improved understanding of how rock texture parameters affects the mechanical behavior of rocks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».