MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2520424267 · doi:10.1139/cgj-2016-0333

A new laboratory apparatus for measuring leakage through geomembrane holes beneath mine tailings

2016· article· en· W2520424267 sur OpenAlexaffvenue
R.W.I. Brachman, Prabeen Joshi, R. Kerry Rowe

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomembraneTailingsGeotechnical engineeringLeakage (economics)GeologyContainment (computer programming)Materials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design and performance of a new laboratory apparatus for measuring leakage through geomembrane holes beneath mine tailings is presented. Finite element seepage analysis shows a negligible effect of the lateral boundary on leakage through the geomembrane hole and that the laboratory apparatus provides an excellent idealization of the deep burial conditions expected in the field. Results from four experiments are then reported to demonstrate the effectiveness of the new apparatus and gain insight on the effect of having a low permeable layer on top of the geomembrane on leakage, as may be expected for containment applications involving mine tailings. Two of the experiments simulated having fine grained tailings above the geomembrane (containing a 10 mm diameter hole) in a deep tailings storage facility with applied vertical and pore pressures of 3000 and 1500 kPa. Leakage through the hole with low permeable layer on top of the geomembrane was found to be two to four times smaller than the leakage from two other experiments with a very high permeable layer above the geomembrane (i.e., much more like a solid waste landfill configuration).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetLandfill Environmental Impact StudiesTravaux en français237 207