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Enregistrement W4386523241 · doi:10.56952/arma-2023-0955

The Use of Digital Image Correlation (DIC) to Investigate the Effect of Layering and Bedding Plane Orientations on Young's Modulus and Poisson's Ratio Measurements of Buckinghorse Shale Samples

2023· article· en· W4386523241 sur OpenAlexaff
Bezawit F. Haile, Earl Magsipoc, Giovanni Grasselli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital image correlationExtensometerLayeringBedGeologyModulusPoisson's ratioAnisotropyBeddingDisplacement (psychology)Materials scienceLateral strainYoung's modulusDeformation (meteorology)MineralogyGeotechnical engineeringPoisson distributionComposite materialOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Anisotropy due to heterogeneities in rocks, such as shale, affects the mechanical properties of the rock depending on their orientation and arrangement. For instance, layering and pre-existing cracks can create potential weak planes. Hence, a measurement technique that can capture spatially detailed deformation, such as digital image correlation (DIC), is important for the investigation of the effect of rock heterogeneities. This technique enables a larger field of view than conventional strain gauges measurements. In this study, the effect of bedding planes on the macroscopic failure patterns of shale samples from the Buckinghorse Formation was investigated using unconfined compressive strength (UCS) tests. The DIC analysis showed areas of displacement discontinuity and localized strain caused by bedding plane orientation, and that layering has a significant effect on the Young's modulus computation based on the location of sampling and the length of measurement. With load perpendicular to the bedding, the Young's modulus showed significant variance even when measuring across large portions of the sample. As the virtual extensometer length increased, localized effects were smoothed, and the values approached the strain and Young's moduli from the LVDT instrumentation. While the variance of the calculated Poisson's ratio measured along different loading orientations appeared consistent, the stress-strain plots using horizontal virtual extensometers (lateral strain) presented more details on lateral differences with respect to location. Hence, it was shown that local variability in stiffness could potentially affect the mechanical characterization of rocks with strong heterogeneities. DIC analysis, which captures this variability, should be used to complement conventional laboratory instrumentation. INTRODUCTION Rocks have various heterogeneities that may affect their mechanical properties. Shale exhibits a transverse isotropic elastic response due to layering from sedimentation. The Buckinghorse shale formation, which is a dark gray shale formation found as part of the Lower Cretaceous shales in northeastern British Columbia (BC) (Chalmers and Bustin, 2008) was selected to be used in this study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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