Exploring the role of sample size on fracture growth mechanisms in intact rock: insights from 3D DEM-DFN analysis
Notice bibliographique
Résumé
The effect of sample size on the deformation characteristic and fracture growth mechanism of intact rock subjected to unconfined compressive stress state is examined in this study via discrete element method (DEM) coupled with discrete fracture network (DFN). Three-dimensional (3D) numerical models are first developed based on reported laboratory experiments and verified to realistically replicate the effect of sample size on the macro-mechanical response of the intact rock. This includes strength behavior, fracturing activities, and energy budgets. Micromechanical analyses are then performed to understand the role of sample size on the deformational behavior and damage progression in intact rock. Emphasis is placed on the distributions of coordination number, evolutions of crack density and the degree of crack anisotropy with regard to invariants of crack tensors. In addition, the 3D distribution of microstructure and contact networks are also presented. Results reveal that deformability and strength of intact rock are vastly reliant on the sample size. Increasing sample size facilitate the accumulation of induced microcracks due to the increased probability of interparticle bond failure. It is found that the increase in sample size can result in more tensile openings with strong dilatancy, as evidenced by local-scale porosity based on the implementation of Voronoi cells. Finally, the monotonical increase in seismic b-values with the increase in sample size suggests an acceleration in the number of small-magnitude acoustic emission (AE) events.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».