Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges faced by the oil sand industry is the dewatering of mature fine oil sands tailings (MFT) due to the low permeability. Vacuum pressure or electrokinetic (EK) dewatering is effective to meet this objective. This research was focused on the experimental study and analytical modelling to explore the influence of combined vacuum and EK treatment on MFT. In this study, systematical experiments on MFT recovered from the northern Alberta were carried out. At first, the characterization and EK cell tests were conducted to measure the basic properties and the coefficient of electroosmotic permeability (ke) of MFT. Secondly, dewatering experiments were carried out with three conditions, i.e. EK dewatering, vacuum pressure dewatering and surcharge preloading dewatering. In this phase of the research, experiments on dewatering by EK combined vacuum pressure treatment and EK combined surcharge preloading treatment were performed in an EK-vacuum cell designed and fabricated for this research. The results of dewatering treatment were assessed with the final water content, undrained shear strength and power consumption etc. Moreover，the theoretical analysis was carried out to examine the feasibility of one dimensional consolidation of MFT based on small strain theory under specific testing conditions. An analytical solution was derived, with variables including the surcharge pressure, vacuum pressure and voltage. The result of the experiments showed the positive effect of dewatering of MFT by EK combined vacuum pressure treatment. After the treatment, the undrained shear strength of MFT ` ii reached 5kPa along with significant reduction in water content, which can be as low as 27.7%. The theoretical model based on the small strain theory simulates the consolidate rate well; yet it is not able to accurately predict the final settlements. A further study incorporating the large strain consolidation theory is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».