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Enregistrement W2158757591 · doi:10.1139/cgj-2012-0255

Numerical analysis of strengthening by rockfill embankments on an upstream tailings dam

2013· article· en· W2158757591 sur OpenAlexvenueno aff
Linda Ormann, Muhammad Auchar Zardari, Hans Mattsson, Annika Bjelkevik, Sven Knutsson

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLuleå Tekniska UniversitetKungliga Tekniska HögskolanChalmers Tekniska Högskola
Mots-clésBermConsolidation (business)Geotechnical engineeringTailingsTailings damLeveeGeologyEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consolidation process could be slow in an upstream tailings dam; therefore, the stability can reduce due to an increase in excess pore pressures when the dam is raised. The safety of the dam can be enhanced by constructing rockfill berms on the downstream side. This paper presents a case study on the strengthening of an upstream tailings dam with rockfill berms. The finite element analyses were performed for modelling the staged construction of the dam and for optimizing the volume of the rockfill berms. The dam was raised in 11 stages; each stage consisting of a raising phase and a consolidation phase. The study shows that the slope stability of the dam reduced due to an increase of excess pore pressures during the raising phase. The stability of the dam was successfully improved by utilizing rockfill berms as supports on the downstream side. A technique has been presented to minimize the volume of the rockfill berms so that the required stability can be achieved at minimum cost. This paper shows that the finite element method can be a useful tool for modelling the consolidation behaviour of an upstream tailings dam and minimizing the volume of the rockfill berms that may be needed to maintain the stability of the dam during staged construction.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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