Measuring Brittle Damage Thresholds of Crystalline Rocks by Acoustic Emissions on Compressive and Tensile Laboratory Tests
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The use of acoustic emission (AE) monitoring in brittle rock laboratory testing is one of the most accurate methods for measuring damage evolution and failure. In this study, AE data was collected from two separate laboratory testing programs. The first program consists of a series of unconfined compressive strength (UCS) tests completed on moderately foliated meta-sedimentary rocks from the Bathurst Mining Camp in New Brunswick, Canada, and high metamorphic grade tonalite gneiss from the Pointe du Bois pluton in Manitoba, Canada. The second program consists of a series of Brazilian tensile strength (BTS) tests completed on polymineralic homogenous and isotropic granites and amphibolite from the Pointe du Bois pluton. Using data collected by a Physical Acoustics Pocket AE system, individual waveforms are analyzed to distinguish tensile fracturing from shear fracturing events. Distinct trends and timing in the occurrences of tensile and shear fractures are observed leading to further insight into the behaviours of the materials throughout the loading process. This study provides enhanced guidelines for the collection of AE data and choice of instrumentation, filtration of measured events, and interpretation of filtered data to develop a greater understanding of the micromechanics occurring within these materials in both UCS and BTS tests. 1. INTRODUCTION Acoustic emissions (AE) are one of the most accurate measurement tools that can be used to study damage development in rock and concrete materials. Acoustic emissions are elastic vibrations emitted when microcracks form within a brittle material. For structural and tunnel stability, acoustic emissions can be used to assess strength and monitor the development of damage including microcrack formation, growth, and spalling. There are numerous studies examining acoustic emissions and microfracturing for homogenous unconfined compressive strength (UCS) tests such as Scholz (1968), Ohnaka & Mogi (1982), Lockner (1993), and Diederichs et al. (2004). There are few recent studies regarding AE in Brazilian tensile strength (BTS) tests, which presently include Keshavarz et al. (2008), Liu et al. (2015), Wang et al. (2019), and Khadivi et al. (2023). In much of this literature, acoustic emissions are used to quantify damage development. However, as examined in Diederichs et al. (2004), Ohtsu (2008), Shiotani (2008), and Ohno & Ohtsu (2010), AE can also be used to determine the type of damage occurring and how it impacts material strength. In this study, two (2) testing programs were completed; the first being a series of UCS tests on moderate to high grade metamorphic rocks and one crystalline rock, and the second being a series of BTS tests on low grade metamorphic rocks. Sample details are provided in Section 2, along with testing equipment specifications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».