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Enregistrement W2599000272 · doi:10.1139/cgj-2016-0028

Geotechnical properties of polymer-amended tailings solvent recovery unit (TSRU) oil sands tailings

2017· article· en· W2599000272 sur OpenAlexafffundvenue
Chloe L. Dean, Sumi Siddiqua, Deborah J. Roberts

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsOil sandsPyriteGeotechnical engineeringGeologyMining engineeringAsphaltGeochemistryMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fine tailings from the tailings solvent recovery unit (TSRU) in the Athabasca oil sands are known to contain a relatively high pyrite content and a high residual hydrocarbon content, which may alter their geotechnical properties. Little is known about TSRU tailings properties and therefore the potential for subaerial deposition. The goal of this study was to investigate the geotechnical properties of untreated, polymer-amended, and sand-mixed TSRU tailings to provide information for the consideration of subaerial deposition and increase the general knowledge about these unique tailings. The polymer-amended tailings had more desirable properties for subaerial deposition, including a lower final void ratio, less energy required to desaturate, and higher compressibility, when compared with the untreated tailings. The sand-mixed samples enhanced these properties, but may pose issues for transportation. The mineralogy indicated that the polymer-amended TSRU tailings have a high-enough pyrite content for acid generation, which may pose environmental issues for subaerial deposition. Overall, TSRU tailings exhibited different geotechnical properties when compared with the well-studied mature fine tailings, highlighting the need for further studies to provide information for the management of TSRU tailings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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