Comprehensive study on thermal cycling effect on dolomite fracture behavior under three loading modes (I, I/II, II): Experimental and analytical methods
Notice bibliographique
Résumé
Daily and seasonal temperature fluctuations significantly influence the behavior of rock masses and their fractures. This study comprehensively examines the impact of thermal cycles on tensile fractures in dolomite, analyzing three loading modes ( I , I/II , and II ) and evaluating the effectiveness of three fracture criteria: stress-based, energy-based, and strain-based. The research involved subjecting samples to heating and cooling cycles between 20 and 60 °C over 50, 100, and 500 cycles, measuring various fracture parameters, including failure envelopes, crack extension angles, fracture stress, and the diameter of the Fracture Process Zone ( FPZ ). The results indicate that the mechanical properties of dolomite initially improved with thermal cycling, peaking between 310 and 368 cycles. The tensile strength increased by 45.5 % after 344 cycles before declining by 7.7 % at 500 cycles. The stress-based maximum tangential stress criterion outperformed energy- and strain-based criteria in predicting fracture parameters, particularly under mixed-mode loading I/II . Generalized fracture criteria provided more accurate predictions of fracture parameters when estimating the FPZ diameter through the fracture toughness ratio ( K IIC /K IC ). Consequently, the FPZ diameter was estimated to decrease from 0.885 mm at zero thermal cycles to 0.804 mm, 0.828 mm, and 0.630 mm after 50, 100, and 500 cycles, respectively. The findings from this study enhance our understanding of how thermal fluctuations and loading conditions affect dolomite fracture behavior, which is crucial for the stability of rock structures in various applications, including geothermal sites, oil and gas reservoirs, tunnels, and landslide-prone areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».