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Enregistrement W1998215928 · doi:10.1139/t06-116

Measuring the onset of mine tailings erosion

2007· article· en· W1998215928 sur OpenAlexfundvenueno aff
M Haneef-Mian, Ernest K. Yanful, Robert J. Martinuzzi

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsShear stressCritical resolved shear stressGeotechnical engineeringFlumeErosionShear (geology)GeologyPower lawShear rateMaterials scienceMechanicsRheologyMetallurgyGeomorphologyFlow (mathematics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study gives details of a methodology for estimating the critical shear stress for erosion of mine tailings and other naturally occurring cohesive sediments. Erosion of a cohesive sediments bed occurs when the critical shear stress is exceeded to break the interparticle bond. Experiments were conducted in a 30 cm diameter laboratory column and calibrated using laser Doppler anemometry. The results showed that the erosion pattern of mine tailings particles was similar to those of fine-grained cohesive sediments. A power-law relation of the form E = α[(τ – τcr)/τcr]nis suggested for mine tailings, where E is the erosion rate, α is a coefficient, τ is the shear stress, τcris the critical shear stress, and n is an exponent. The computed values of α, n, and τcrin the power-law equation were found to be comparable to values derived from experiments in a rotating circular flume. The derived expression for rate of erosion may be incorporated in resuspension and transport models for fine mine tailings of a similar nature.Key words: mine tailings, laser Doppler velocimetry, wall shear stresses, critical shear stress for erosion, erosion – shear stress relationship.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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