A Case Study on the Installation of LLDPE Geomembranes in Cold Weather
Notice bibliographique
Résumé
For many reasons, such as ice bridges and operation-down periods, construction on mining sites sometimes needs to happen during winter. Therefore, materials like geomembranes sometimes need to be installed during some of the coldest and harshest weather conditions on earth. However, installing materials such as geomembranes in cold weather presents installation challenges that can compromise the integrity of the liner. Advancements in installation and material technologies have benefited this practice tremendously. One of these innovations is the use of linear low-density polyethylene (LLDPE) geomembranes for these applications—one of its well-known benefits is the reduction of stress crack probability. This paper looks at a cold-weather installation of geomembranes for a mining project in Quebec, Canada. The installation of this geomembrane was performed at temperatures as low as −39°C. This paper discusses the challenges the installation crew faced during this period, as well as how they were overcome. It also compares the installation parameters, such as productivity and special measures, from this phase of the project with the installation parameters of other phases that were done with different materials and/or during warmer periods in the year. Finally, the intent of this case study is to identify good cold-weather installation practices, as well as optimal designs that will allow for proper winter installation of geomembranes for mining projects. Based on these findings and conclusions, this paper makes recommendations on good practices for cold-weather installation and design of polyethylene geomembranes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».