Assessing Stress Variability in Fractured Rock Masses with Frictional Properties and Power Law Fracture Size Distributions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The presence of fractures in rock masses plays a major role in its stress state and its variability. Each fracture potentially induces a stress perturbation, which is correlated to its geometrical and mechanical properties. This work aims to understand and quantitatively predict the relationship between fractured systems and the associated stress fluctuations distribution, considering any regional stress conditions. The approach considers the rock mass as an elastic rock matrix into which a population of discrete fractures is embedded—known as a Discrete Fracture Network (DFN) modeling approach. We develop relevant indicators and analytical solutions to quantify stress perturbations at the fracture network scale, supported by 3D numerical simulations, using various fracture size distributions. We show that stress fluctuations increase with fracture density and decrease as a function of the so-called stiffness length, a characteristic length that can be defined as the ratio between Young’s modulus of the matrix and fracture stiffness. Based on these considerations we discuss, depending on DFN parameters, which range of fractures should be modeled explicitly to account for major stress perturbations in fractured rock masses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».