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Record W4392230975

Explicit modeling of initiation and propagation of fractures

2017· preprint· fr· W4392230975 on OpenAlexaboutno aff
Jabrane Khalil Hamdi

Bibliographic record

Venuenot available
Typepreprint
Languagefr
FieldEngineering
TopicGeotechnical and Geomechanical Engineering
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeologyComputer science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étude du comportement des roches nécessite de comprendre leur réponse sous diverses sollicitations. L’étude énergétique de l’endommagement des roches est indispensable pour prédire les phénomènes dynamiques. Ces phénomènes sont dus au développement de fissures dans les roches soumises à des fortes contraintes initiales et induites. La fissuration est une forme de dissipation d’énergie qui permet de rétablir l'équilibre du milieu. L’objectif de la thèse est de modéliser la fissuration dans les milieux rocheux dans la perspective d’étudier le comportement des ouvrages souterrains à grande profondeur. Le développement des modèles capables de représenter la fissuration, la coalescence des fissures et leur interaction avec des fractures préexistantes est indispensable. De la littérature, il ressort deux principales approches théoriques et numériques de modélisation de la fissuration : continue et discrète. Une synthèse critique de ces approches nous a conduit à retenir l’approche discrète et plus particulièrement le code Yade dans le cadre de cette thèse. Ce code permet de simuler explicitement la fissuration avec ou sans fractures pré-existantes. Des développements ont été effectués afin de tenir compte des différentes formes d’énergie intervenant dans le comportement des roches soumises à des sollicitations. En particulier une corrélation entre l’énergie de fissuration numérique et l’activité microsismique observée sur des échantillons en laboratoire en compression. Les différentes composantes énergétiques explicitées puis implémentées dans Yade sont : le travail externe, l’énergie potentielle, l'énergie élastique, l’énergie de frottement, l’énergie de fissuration, l'énergie cinétique et l’énergie dissipée en amortissement. La validation de l’approche énergétique a été réalisée grâce à la simulation des essais de laboratoire. L’évolution des différentes composantes énergétiques a permis de vérifier que le bilan des énergies est correctement évalué. Le bilan énergétique a également été vérifié à échelle de structures en simulant l’excavation souterraine d’un Mine-by Experiment (URL Manitoba). L’extension de la zone endommagée induite par l’excavation prédite numériquement a été comparée à celle observée in-situ autour du Mine-by Experiment. Il a été constaté que l’endommagement prédit est similaire à celui observé dans les directions des contraintes initiales mineure et majeure. Par ailleurs la formulation énergétique permet d’étudier numériquement les processus de fissuration des roches. Wassermann (2006) a réalisé des essais de compression uniaxiale et triaxiale sur des échantillons de minerai de fer lorrain. Nous avons modélisé ces essais. La comparaison qualitative des événements acoustiques et des énergies de fissuration issues respectivement des essais et des simulations numériques a montré des tendances similaires. Par contre, la comparaison d’un point de vue quantitatif a montré que le nombre des événements acoustiques numériques est plus important que celui déterminé expérimentalement. L’énergie dissipée par fissuration numérique est également plus importante que celle obtenue sur les essais. Cette différence est expliquée par le fait que les capteurs du dispositif expérimental ne détectent pas tous les événements acoustiques. Les résultats obtenus pourront permettre de mieux comprendre les cinétiques des phénomènes dynamiques dans les ouvrages souterrains profonds. Une autre application a consisté à modéliser un pilier de mine de fer de Joeuf (Lorraine). Le modèle numérique montre deux modes de fissuration dans le pilier : (a) écaillage en peau de pilier, (b) deux bandes de rupture s’initiant du mur et toit du pilier pour se propager vers le cœur du pilier. Ce travail offre de bonnes perspectives pour mieux comprendre la propagation de la fissuration à plus grande échelle mais aussi de progresser dans la recherche de corrélation entre la géomécanique et la géophysique

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.889
Threshold uncertainty score0.934

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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