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Enregistrement W2168183432 · doi:10.1109/eicccc.2006.277195

Mitigation of Environmental Hazards and Greenhouse Gas Emissions Through Use of Post-Consumer Glass as a Cementing Agent in Mine Backfill

2006· article· en· W2168183432 sur OpenAlexaffabout
E. De Souza, Jamie F. Archibald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasWaste managementTailingsCementEnvironmental scienceEnergy consumptionEnvironmental impact assessmentEngineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines aspects of mine backfilling operations that may be implemented to assist in reducing solid waste production, lowering energy costs, and restricting Greenhouse Gas Emissions. Many underground mines use cemented backfill to provide ground support and to mitigate environmental effects associated with tailings disposal. In Ontario, mining operations contribute approximately 700,000 - 840,000 tonnes/year of CO2and Greenhouse Gas emissions to satisfy backfill cement consumption needs alone. Potential reductions of cement in backfill would significantly reduce emission of these gases and lower their adverse environmental impacts. This paper introduces post-consumer glass as an alternate, equally effective and lower cost binder agent strategy for backfill that may be implemented to assist in reducing backfill energy costs; and ultimately reducing Greenhouse Gas emissions levels generated by the mining industry. Extensive engineering testing, consisting of pipe flow loop tests and strength tests, has been implemented in order to demonstrate the technical feasibility of process integration within industry. An economic analysis has demonstrated that glass is competitive in cost relative to cement and a socioeconomic study has further indicated that the utilization of glass in mine backfill would create a new market for waste glass that requires less processing and reduces costs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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