An Investigation of Thermal Effects on Micro-Properties of Sudbury Norite by CT Scanning and Image Processing Method
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».