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Enregistrement W4401480271 · doi:10.56952/arma-2024-0552

A 3D Continuum-Based Voronoi Tessellated Model (VTM) for Hard Rocks

2024· article· en· W4401480271 sur OpenAlexaff
Farzaneh Hamediazad, Navid Bahrani, S. Moallemi, Thamer Yacoub

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensRocscience (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoronoi diagramComputer scienceComputer graphics (images)GeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: In conventional continuum numerical models, rock is typically simulated as a homogeneous material. However, these models fail to capture pre-peak tensile damage in hard rocks under compressive loading. The Discrete Fracture Network (DFN) is widely used to generate various types of rock heterogeneities at different scales. Among these, the Voronoi structure has been successfully implemented in discontinuum models to replicate the failure process of hard rocks. More recently this method has been effectively applied in 2D continuum models; however, its suitability for simulating hard rock failure in 3D continuum models has not been investigated. This paper aims to address this research gap by presenting the development of the first 3D Voronoi Tessellated Model (VTM) using the finite element program, RS3. The central objective of this study was to replicate the failure process of hard brittle rocks under unconfined compression. For this purpose, the micro-properties of a previously calibrated VTM constructed using the 2D finite element program RS2 were utilized in the RS3-VTM. The results indicate that the stress-strain curve and the peak strength of the RS3-VTM are comparable to those of the RS2-VTM. Furthermore, the simulation results demonstrate that the RS3-VTM captures the anticipated failure mode of hard rocks in laboratory unconfined compression tests. 1. INTRODUCTION Experimental and numerical studies have indicated that, at low confinement, the failure process of brittle rocks involves the generation of localized tensile stresses due to grain-scale heterogeneities. These induced tensile stresses can lead to the initiation and propagation of tensile cracks before reaching peak stress, even when the rock medium is under an overall compressive stress field. To realistically simulate this process using numerical modeling, an explicit representation of the grain-like structure of rocks is required. Discrete Fracture Network (DFN) models are commonly used to generate various types of geological structures at different scales. Among them, the Voronoi structure has been extensively employed to replicate grain-scale heterogeneities (i.e., grains and grain boundaries) in brittle rocks.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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