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Enregistrement W2129537214 · doi:10.1186/2193-2697-2-7

Large-strain consolidation modeling of mine waste tailings

2013· article· en· W2129537214 sur OpenAlex
Maki Ito, Shahid Azam

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of Regina
Mots-clésTailingsDewateringConsolidation (business)Geotechnical engineeringHydraulic conductivityEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceSoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable management of mine waste tailings during operation, closure, and reclamation requires a clear understanding of modeling the large-strain consolidation behaviour of these loose and toxic slurries. A state-of-the-art was presented focusing on process phenomenology and coordinate systems for tailings dewatering thereby devising a simple constitutive equation with a small number of input parameters. A one-dimensional self-weight consolidation model for quiescent conditions was developed using the finite element method. Test data on oil sand fine tailings were used for model training and predictions were made for an upper bound and a lower bound of various tailings types using a 1 m high hypothetical column. Results indicated that hydraulic conductivity along with specific gravity dictated pore water pressure dissipation and effective stress development with respect to both time and depth. Likewise, volume compressibility and initial solids was found to govern the void ratio reduction and solids content increase with respect to both time and depth. The developed model requires a small numbers of input parameters and is capable of capturing the behaviour of a wide range of tailings. Depending on field conditions, the model can predict multiple filling conditions and various types of drainage systems in tailings containment facilities by incorporating appropriate boundary conditions.

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.

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)0,001
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,217 · 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