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J-GLOBAL ID：202202296936680301   整理番号：22A0447946

結晶質岩における破壊ネットワーク発達の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Fracture Network Development in Crystalline Rocks

著者 (6件)： McBeck Jessica (Department of Geosciences, Njord Centre, University of Oslo, Oslo, Norway) ,  Aiken J. M. (Department of Physics, Center for Computing in Science Education, University of Oslo, Oslo, Norway) ,  Cordonnier B. (Department of Geosciences, Njord Centre, University of Oslo, Oslo, Norway) ,  Ben-Zion Y. (Department of Earth Sciences and Southern California Earthquake Center, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Renard F. (Department of Geosciences, Njord Centre, University of Oslo, Oslo, Norway) ,  Renard F. (University Grenoble Alpes, University Savoie Mont Blanc, CNRS, IRD, IFSTTAR, ISTerre, Grenoble, France)
資料名： Pure and Applied Geophysics  (Pure and Applied Geophysics)
巻： 179  号： 1  ページ： 275-299  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0169A  ISSN： 0033-4553  CODEN： PAGYAV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 破壊の幾何学特性は,それらが伝播,停止,または他の断裂と合体するかどうかに影響する。したがって,破壊ネットワーク特性間の関係を定量化することは,破壊ネットワーク開発の予測を助け,おそらく,壊滅的破壊の前兆となる。破壊特性の関係と予測可能性を制約するために,著者らは3軸圧縮の下で8つの1センチメートル高岩石コアを変形し,一方,in situ X線トモグラムを得た。トモグラムは,6.5μmの空間分解能以上で破壊ネットワーク特性の正確な測定を明らかにした。他の特性を用いて各特性の値を予測し,岩石に課された巨視的応力あるいは歪を除くための機械学習モデルを開発した。モデルは,大理石に関する実験より,花崗岩とモンゾナイトに関して実施した実験において,より正確に破壊進展を予測する。破壊ネットワークの発達は,それらの微細構造が大理石より機械的に均一であるので,これらの火成岩においてより予測可能であり,粒子接触と劈開面によって強く妨害されないより系統的な破壊発達を生じる。モデルの変化する性能は,破壊体積,長さ,および開口が特性の最も予測可能であることを示唆し,一方,破壊方向は最小予測である。配向は,配向が微分応力の増加および破壊長さによって進化するという考えによって示唆されるように,長さと相関しなかった。方位と長さの間の観察された関係と予想される関係の間のこの違いは,破壊伝播,リンク,および合体のような破壊成長に及ぼす機械的不均一性と局所応力摂動の影響を強調する。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 幾何学 ,  微細構造 ,  花崗岩 ,  *ネットワーク ,  火成岩 ,  岩石 ,  大理石 ,  開口 ,  微分 ,  断裂 ,  摂動 ,  X線CT ,  機械学習 ,  予測可能性
準シソーラス用語： 局部応力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 骨折 ,  機械学習 ,  X線トモグラフィー ,  三軸圧縮 ,  花崗岩 ,  大理石

分類 (1件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 結晶質岩 ,  破壊 ,  発達 ,  予測