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Enregistrement W4409486534 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c00587

The Microscopic Failure Mechanism of Hydrate-Bearing Sand Under Direct Shear: Insights from 3D DEM Simulation

2025· article· en· W4409486534 sur OpenAlexaff
Zhichao Liu, Guocai Gong, Xiaofeng Dou, Tao Zuo, Yingjie Zhao, Qi Wu, Fulong Ning

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésShear (geology)Failure mechanismGeologyGeotechnical engineeringBearing (navigation)Direct shear testHydrateMaterials scienceMechanism (biology)MineralogyMechanicsComposite materialPetrologyChemistryComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas production in hydrate reservoirs can lead to large deformations, causing wellbore or platform instability, reservoir subsidence, and submarine landslides. However, current research on the mechanical responses of hydrate reservoirs under large deformations is not thorough. Benefiting from direct shear tests on hydrate-bearing sands, this study employed the discrete element method to conduct further microstructure characterizations and failure mechanism analysis on calibrated numerical specimens. The results indicate that specimens’ responses under shear loading can be generally divided into elastic, yielding, strain-softening, and residual-deformation stages, where specimens with higher hydrate saturation exhibited higher peak and residual strengths, larger volumetric dilation, more bond breakage, and a larger coordination number. The local stress concentration and dominant force chains evidently formed and developed during the yielding and strain-softening stages, and the shear bands were clearly observed by distinct particle translations and rotations around the shear surface. The widths and angles of the shear bands decreased with increasing hydrate saturations because of the concentrated strong force chains. The local porosity within the shear band increased with a large shear displacement and higher hydrate saturation, contributing to the macro dilation of the specimen. A tensile-dominated failure mode of the specimens during shear loading was observed, and parts of the tensile failure may gradually transform into shear failure with increasing hydrate saturation, due to particle cluster rotation suppressed by the hydrates. These findings provide microscopic mechanical insights for hydrate reservoirs under large shear deformations.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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