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Enregistrement W2293832387 · doi:10.1139/cgj-2014-0411

Shear and dewatering behaviour of densified gold tailings in a laboratory simulation of multi-layer deposition

2016· article· en· W2293832387 sur OpenAlexafffundvenue
Farzad Daliri, Paul Simms, S. Sivathayalan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensCarleton UniversityThermo Fisher Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoBarrick Gold Corporation
Mots-clésDewateringTailingsGeotechnical engineeringDeposition (geology)Direct shear testGeologyShear stressEnvironmental scienceShear (geology)Materials scienceComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tailings may undergo desiccation stress history under varied climatic and depositional parameters. While tailings substantially dewatered prior to deposition may experience desiccation under the greatest range of climatic variation, even conventionally deposited tailings may desiccate in arid climates at lower rates of rise. Bench-scale research has shown that the stress history imparted by desiccation substantially improves strength in gold tailings. The present study further investigates this phenomenon by simulating multi-layer deposition of high-density tailings using a modular drying box, 0.7 m by 1 m in plan. The box is instrumented for directly measuring evaporation, drainage, water content, vertical volume change, and matric suction. Additional measurements included total suction at the surface as well as observations of crack development. The dewatering behaviour conforms to that predicted by previously published generic modelling, specifically that the presence of partially desiccated tailings initially accelerates, but then decelerates dewatering of fresh tailings. The shear behaviour of samples obtained using buried tubes and by driving thin-wall tubes into the multi-layer simulation are compared with shear behaviour of samples from bench-scale experiments. Shear strength of samples from the multi-layer simulation is independent of the sampling method, and shows higher strength than the bench-scale samples. The higher strength may be due to the greater number of wet–dry cycles or other age-related 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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