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Enregistrement W2313720645 · doi:10.1061/9780784413272.313

Centrifuge Modeling of Deposition and Consolidation of Fine-Grained Mine Tailings

2014· article· en· W2313720645 sur OpenAlexaff
Nonika Antonaki, Inthuorn Sasanakul, Tarek Abdoun, Maria V. Sanín, Humberto Puebla, Javier Ubilla

Notice bibliographique

RevueGeo-Congress 2014 Technical Papers · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsCentrifugeConsolidation (business)SiltGeotechnical engineeringPore water pressureGeologyTailings damEnvironmental scienceMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining activity produces increasingly large amounts of waste, usually referred to as mine tailings. The material normally has water content that ranges from 50 to 100%, due to extensive use of water during the mineral extraction process. Particle size ranges from sand to silt. The tailings are most commonly deposited in layers and left to consolidate under their own weight. In this study, this process was modeled using a geotechnical centrifuge. Centrifuge modeling allows the evaluation of the consolidation behavior of an approximately 25 m high tailings impoundment deposited in five to six layers at the pumping water content. A new technique of monitoring settlement within the soil profile was established and tested. Pore pressure dissipation and shear wave velocity were also measured during consolidation. Results provide useful data for the assessment of the in situ behavior and characterization of the material.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,739

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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