Moment tensor and stress inversion solutions of acoustic emissions during compression and tensile fracturing in crystalline rocks
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the accuracy and robustness of moment tensor (MT) and stress inversion solutions derived from acoustic emissions (AEs) during the laboratory fracturing of prismatic Barre granite specimens. Pre-cut flaws in the specimens introduce a complex stress field, resulting in a spatial and temporal variation of focal mechanisms. Specifically, we consider two experimental setups: (1) where the rock is loaded in compression to generate primarily shear-type fractures and (2) where the material is loaded in indirect tension to generate predominantly tensile-type fractures. In each test, we first decompose AE moment tensors into double-couple (DC) and non-DC terms and then derive unambiguous normal and slip vectors using k-means clustering and an unstructured damped stress inversion algorithm. We explore temporal and spatial distributions of DC and non-DC events at different loading levels. The majority of the DC and the tensile non-DC events cluster around the pre-cut flaws, where macro-cracks later develop. Results of stress inversion are verified against the stress field from finite element (FE) modeling. A good agreement is found between the experimentally derived and numerically simulated stress orientations. To the best of the authors’ knowledge, this work presents the first case where stress inversion methodologies are validated by numerical simulations at laboratory scale and under highly heterogeneous stress distributions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».