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Enregistrement W4290725487 · doi:10.3390/mining2030027

An Investigation of Thermal Effects on Micro-Properties of Sudbury Norite by CT Scanning and Image Processing Method

2022· article· en· W4290725487 sur OpenAlexaffabout
Shenglin Wang, Brad Simser, Shunde Yin, Ju Huyan

Notice bibliographique

RevueMining · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensGlencore (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoriteBiotitePorosityMaterials scienceQuartzMineralogyScanning electron microscopeThermalGeologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rock is constantly subjected to stress and thermal conditions. Thermal-induced micro-cracks will be generated as a result of different thermal expansion gradations between different minerals. This characteristic was investigated in this paper by studying the micro-properties of Sudbury norite via CT scanning and the image processing method. A novel filtering method, maximum–minimum shadow filtering (MMSF), was developed in this study to highlight the thermal-induced micro-cracks in Sudbury Igneous Complex (SIC) norite after different temperature treatments. Based on quantitative analysis, the areal percentages of biotite, felspar, quartz, and small amounts of metal minerals were determined. It was also found that small-scale micro-cracks were first observed in the middle of biotite grains at a temperature of 400 °C. The cracks further propagated and extended with the temperature increase. In addition, the orientations of cracks either remained at the same distribution or became more evenly distributed with the rising temperature. A linear relationship was found between the average porosity of SIC norite and the temperature. Moreover, the anisotropic properties between vertical and horizontal directions of norite were also noticeable. Overall, the paper presented a quantitative study on the effects of thermal treatment and the anisotropic properties of SIC norite. Methodology and findings from this paper will be a significant reference for future studies regarding the thermal impacts on norite and similar rocks.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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