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Enregistrement W4297349152 · doi:10.56952/arma-2022-0310

Numerical Investigation of the Influence of Bedding Plane Thickness and Friction on Cracking Pattern and Mechanical Behavior of Shale Under Unconfined Loading Condition Using the Finite-Discrete Element Method (FDEM)

2022· article· en· W4297349152 sur OpenAlexaff
Seyed Mohammad Hosein Seyed Ghafouri, Kareem Ramzy Aboayanah, Aly Abdelaziz, Giovanni Grasselli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeddingBedGeologyOil shaleGeotechnical engineeringDeformation (meteorology)CrackingMatrix (chemical analysis)AnisotropyFinite element methodMaterials scienceComposite materialStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The finely bedded structure of shale makes its mechanical behavior highly anisotropic both in terms of deformation and strength. The variations in the bedding plane thickness originates from different sedimentation processes occurred during the formation of the shale. It is well known that these features act as weakness planes in the rock matrix and thus studying the mechanical behavior of shale should incorporate the influence of bedding planes. Numerous investigations have been conducted so far to understand the influence of bedding plane orientation on the deformation and strength of shale. However, there exist only a few investigations which studied the influence that bedding plane thickness and friction might have on the mechanical response and cracking pattern of the rock. The present study discusses the results of a series of unconfined compressive test simulations conducted on shale samples with different bedding plane thickness and friction values using the combined Finite-Discrete Element Method (FDEM). The bedding planes have been discretely modeled as a distribution of preferentially oriented defects inside the rock matrix. Experimental results from the shaly facies of the Opalinus Clay at the Mont Terri Underground Research Laboratory (URL) have been used as input parameters to calibrate the numerical model. Simulation results show a difference in cracking pattern and strength of the rock owing to different bedding plane thicknesses but almost no effect due to different bedding plane frictions. 1. INTRODUCTION Shale formations play an integral role in many civil, petroleum, and environmental engineering projects. Shales not only act as an unconventional reservoir for extracting hydrocarbon resources, but also as a potential host rock for underground geological storage of nuclear wastes and as caprock for Carbon Capture and Sequestration (CCS) operations. Shale is formed through the sedimentation and subsequent hardening of fine sediments and thus it features a finely laminated and bedded structure. Platy particles tend to deposit in distinct orientations during the sedimentation of the shale causing an anisotropic texture at the macroscopic scale (Wenk et al., 2008). The layered structure of the shale makes its deformation and strength characteristics highly anisotropic at different scales, for example, at a larger scale it is attributed to the presence of bedding planes (Saroglou and Tsiambaos, 2008). The temporal variations in the sediment supply and flow velocity causes the thickness and properties of the bedding planes to differ along the deposition axis (O’Brien, 1996). These bedding planes act as weakness planes inside the rock matrix and thus understanding the shale mechanical behavior should incorporate the influence of bedding planes (Woo et al., 2021). In addition, the existence of physical discontinuities in the rock such as natural fractures or tectonic features contributes to the anisotropy at the rock mass scale.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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