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Enregistrement W2075957057 · doi:10.1061/(asce)1090-0241(2008)134:2(195)

Mechanistic Model for One-Dimensional Consolidation Behavior of Nonsegregating Oil Sands Tailings

2008· article· en· W2075957057 sur OpenAlexafffund
R.C.K. Wong, Brian Mills, Y. B. Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesShell CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésTailingsOil sandsConsolidation (business)Geotechnical engineeringAsphaltGeologyEnvironmental sciencePetroleum engineeringMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal-chemical-hydraulic separation process is used to extract bitumen from surface mined oil sands ores. Huge amounts of oil sands fine tailings are produced from the extraction process. The most fundamentally challenging issue facing the geo-environmental community is containment, long-term storage, and volume reduction of oil sands fine tailings. One of the fine tailings disposal techniques is to homogenize fine tailings with coarse tailings forming nonsegregating tailings (NST). NST exhibits enhanced performance in consolidation and strength, and reduction in water retention as compared to fine tailings. This paper examines one-dimensional consolidation behavior of NST with varying fine and coarse tailings compositions. A mechanistic model based on theory of mixture is developed and proposed to predict consolidation behavior of NST. This model is demonstrated to achieve an optimum design of NST for accelerated consolidation rate and water recovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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