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Enregistrement W2163965826 · doi:10.2478/gospo-2013-0006

Study of physico-chemical and mechanical characteristics of consolidated and unconsolidated cemented paste backfills

2013· article· pl· W2163965826 sur OpenAlexafffund
Erol Yilmaz, Tikou Belem, Mostafa Benzaazoua

Notice bibliographique

RevueGospodarka Surowcami Mineralnymi - Mineral Resources Management · 2013
Typearticle
Languepl
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNuclear chemistryPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streszczenie W ostatnich latach obserwuje się, że wydajność i jakość próbek zawiesin nasyconych cementem (CPB - Cement Paste Backfill) in situ są stale niższe niż tych samych próbek przygotowanych w plastikowych formach w laboratorium. Może to wynikać z braku w laboratorium skutecznego narzędzia mogącego naśladować zawiesiny in situ, warunki ich utwardzania jak również rozmiary i geometrię próbek. W celu wypełnienia tej luki, w la­boratorium opracowano nowe narzędzie o nazwie CUAPS (Curing Under Applied Pressure System), wytworzone i wykorzystane do zbadania wpływu ciśnienia na podstawie skutecznego nacisku na właściwości fizykochemiczne i mechaniczne CPB, jak również próbek otrzymanych z plastikowych form. Badania porównawcze przeprowa­dzono zarówno dla próbek CUAPS jak i próbek otrzymanych w laboratorium, zawierających lepiszcza (cementu) 3,45 i 7% wag. po 7, 14 i 28 dniach utwardzania. Wyniki wskazują, że wydajność próbek konsolidowanych CUAPS są zawsze bardziej prawdziwe (realistyczne) niż próbek otrzymanych w laboratorium, głównie z powodu odprowadzania wody w wyniku konsolidacji. Ostatecznie metoda CUAPS powoduje korzystny wpływ na utwar­dzenie CPB dzięki zawartości wody (separacja wody od świeżej zawiesiny odpadów z cementu) i połączeniu części wody zasobowej z zawiesiną w zrobach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations64
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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