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Enregistrement W2268395976 · doi:10.1139/cjce-2015-0381

Suspended solids in an end pit lake: potential mixing mechanisms

2015· article· en· W2268395976 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gregory A. Lawrence, Edmund W. Tedford, Roger Pieters

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaSyncrude
Mots-clésOil sandsTailingsMixing (physics)GeologyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Mining engineeringGeotechnical engineeringChemistryMaterials scienceAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of crude oil from the Canadian oil sands has generated tailings ponds that contain oil sands process-affected water and oil sands fluid fine tailings (FFT). One remediation strategy is to backfill a mined out pit with FFT and cap this with a mix of oil sands process-affected water and fresh water to form a lake, called an end pit lake. Here we discuss various mechanisms governing the vertical mixing of suspended solids in an end pit lake. Depending on the depth of the water cap, wind waves can cause mixing between the water cap and the FFT. Other potential mixing mechanisms include: convection due to salt-water exclusion during ice formation, penetrative convection due to surface cooling, gas emission from the FFT, and internal wave activity. Data collected at Syncrude Canada Limited’s Base Mine Lake in 2013 and 2014 are used to demonstrate the effects of some of these processes.

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 candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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.

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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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