Experimental and Computational Assessment of Tailings Binder Matrices for Construction Purposes in Cold Regions
Notice bibliographique
Résumé
Mine tailings are the waste materials of the mining industry. They are typically disposed of in tailings ponds surrounded by tailings dams. This traditional method of disposal has caused severe environmental damage throughout the years. In this study a new approach of sustainable development of tailings is attempted. The study consisted of two phases – experimental and computational. In Phase 1, six different types of tailings are gathered from mines in Eastern Canada and subjected to a series of laboratory tests. Tailings were stabilized using different compositions of binder materials: Portland cement, slag, fly ash along with a new type of binder called Calsifrit. These experiments aimed at verifying the suitability of tailing-binder matrices as road construction material. Furthermore, weathering tests assessed feasibility of using the matrices in cold regions. \n \nIn Phase 2 a computational program was developed using the Discrete Element Method to support the engineer’s decision with regards to the application of the binder tailing materials in construction. \n \nExperimental results show that these tailings binder matrices passed the freezing/thawing durability and TCLP tests. In addition, these matrices sustained high compression loads. Using these results, a statistical equation is developed to predict the unconfined compressive strength of the tailings binder matrices. Simulations show that the computer program developed was able to model successfully the unconfined compressive strength and freezing/thawing durability characteristics of the tailings binder matrices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».