Fault tree analysis of slurry and dewatered taiings management – a framework
Notice bibliographique
Résumé
Fault trees are used in reliability and risk analysis to develop the probability of occurrence of the top event, or failure mode. The top event results from a logical sequence, or combination, of lower level events using “and” and “or” logic. Probabilities for the basic events, i.e. the lowest level events identified, are calculated or estimated in order to calculate the probability for the top event. This thesis develops a framework for fault tree analysis for failure of alternative tailings depositional schemes (slurry, thickened, paste and filtered). Failure is narrowly defined as the release of tailings to the environment. The following failure modes are evaluated for each of the depositional schemes: overtopping, static liquefaction, internal erosion, static slope instability and seismic slope instability. The fault trees are representative of potential failure sequences in the industry as a whole and not on site-specific conditions. Expert elicitation methods are used to select the likelihoods of the basic events. Not all events in the fault trees are applicable to the range of depositional schemes, e.g. overtopping as a result of a large pool on slurry deposited tailings management facilities is not an event that will occur for filtered tailings. The outcome is that some of the events and parts of fault trees “fall away” as the tailings solids content increases. Apart from providing a visualization of the reduction in probability of occurrence of the top events for the failure modes, the results also provide a range of probabilities for the overall probability of failure for the range of tailings management options. The framework is used to develop a site-specific likelihood of failure of the Bafokeng tailings facility. The result demonstrates that the fault tree framework can provide useful insights in both industry-wide and site-specific tailings management facility failure likelihoods.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».