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Enregistrement W2556738307 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.858.219

Shear Strength of a Cemented Paste Backfill Submitted to High Confining Pressure

2016· article· en· W2556738307 sur OpenAlexafffund
Eduardo Eiler Batista de Araújo, Dragana Simon, Fagner Alexandre Nunes de França, Osvaldo de Freitas Neto, Olavo Francisco dos Santos

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésConsolidation (business)Curing (chemistry)Materials scienceOverburden pressureGeotechnical engineeringComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep mining operations require special measures in order to keep safe and economic aspects. After mine ore is extracted, voids are created and need to be filled with high-strength, low-cost materials. Cemented Paste Backfill (CPB) has recently become one of the main alternatives in filling stopes. Although numerous papers have mentioned the magnitudes of the strength of this material, its behavior under high confining pressures is still not well understood. Therefore, the purpose of this study is to increase the knowledge regarding the CPB behavior. Triaxial compression tests were performed using a Hoek Cell and Load Frame System under high confining pressures. Samples with two different binder contents were used in order to obtain the CPB strength improvement. Besides the self-weight consolidation curing method, samples were subjected to a different curing method that simulated a zero gravity condition (rotating wheel) in the first curing day to compare their mixture properties. The results suggested that both curing method and binder content have influenced the geomechanical properties of Cemented Paste Backfill. By increasing the curing time, the CPB shear strength has increased slightly, whereas specimens with higher binder content presented a significant increase in shear strength values.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,373

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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