Physical and numerical modelling of a dual-porosity fractured rock surrounding an in-pit uranium tailings management facility
Notice bibliographique
Résumé
In-pit tailings management facilities (TMFs) have been used to dispose of uranium mine tailings in northern Saskatchewan. The pervious surround method can be employed to reduce groundwater flow through the tailings, and thereby moderate the rate of flux of radioactive and metal contamination that could enter the local groundwater via advection. A laboratory-scale analogue of an in-pit TMF was constructed to evaluate the impacts of a dual-porosity representation of the host rock on the effectiveness of the pervious surround concept in reducing peak concentrations and mass flux at a downgradient receptor. This work complemented the work of West et al. (2003) in which similar laboratory-scale experiments were conducted, simulating the host rock using the equivalent porous media and discrete fracture approaches. The experiments were adequately simulated using SWIFT II, a dual-porosity flow and transport model. Finally, to illustrate the impact of a dual-porosity representation of a fractured host rock on a contaminant plume from a TMF in the field, a field-scale scenario was modelled. The simulations illustrate the impact of diffusion into the host rock matrix on the simulated peak concentrations and the time for the peak concentrations to reach a downgradient receptor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».