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Enregistrement W2077729635 · doi:10.1139/t07-067

Modelling evaporation of paste tailings from the Bulyanhulu mine

2007· article· en· W2077729635 sur OpenAlexafffundvenue
Paul Simms, Murray Grabinsky, Guosheng Zhan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of TorontoBarrick Gold (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoBarrick Gold Corporation
Mots-clésTailingsCrackingGravimetric analysisGeotechnical engineeringPermeability (electromagnetism)GypsumEnvironmental scienceConsolidation (business)EvaporationVolume (thermodynamics)Deposition (geology)Soil scienceGeologyMaterials scienceMetallurgyComposite materialChemistrySediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate predictions of drying rates are desirable to optimize surface deposition of thickened or paste tailings. A series of laboratory and field trials were implemented to study evaporation from tailings at the Bulyanhulu gold mine and were compared with numerical simulations using the unsaturated flow model SoilCover. The laboratory tests included two “large-scale” experiments on 10 cm thick layers of tailings 2 m by 1 m in plan, and a smaller column test on a 20 cm thick and 20 cm diameter sample. Data monitored during these tests included albedo, volume change, degree of cracking, matric suction, water content, and drying rate. Field data included gravimetric water contents and albedo values. The model could reasonably simulate the laboratory experiments when adjustments were made to account for self-weight consolidation and the effect of volume change on the relative permeability function. The model could simulate drying in the field for up to 3 weeks after deposition before the accumulation of gypsum and magnesium sulphate salts began to affect evaporation. Cracking and salt accumulation were observed both in the laboratory and in the field. A general model for simulating drying from paste tailings should incorporate the effects of cracking and salts.

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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,990

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 recherche0,0000,001
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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations77
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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