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Enregistrement W2608649249 · doi:10.36487/acg_rep/1410_38_tarr

Feasibility of Acti-Gel® as a cost-effective additive for underground mine hydraulic backfill applications

2014· article· en· W2608649249 sur OpenAlexaffabout
K. Tarr, Ian Bedard, Farid Malek, Han‐Soo Kim

Notice bibliographique

RevueDeep mining · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensVale (Canada)Natural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGeotechnical engineeringComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Backfill is an integral part of an underground mining operation. Its two main purposes are safety of the underground openings, and environmental remediation by use of mill tailings as a construction material underground. Backfill will play a vital role in the process of ore extraction in deep mining, as a solution to rock stability issues. Depending on the mining method used, backfill provides a working surface, stabilises stope and pillar walls, as well as the surrounding rock mass, and controls caving of stope backs. The economic feasibility of many mining techniques depends on the ability to place competent backfill in the underground voids to ensure safe working conditions. Portland cement is primarily used to solidify backfill, which represents a major cost in mining operations. In addition, the manufacturing of cement raises environmental considerations because it produces a considerable amount of CO2 emissions. Therefore the search for additives which allow for a reduction in the required cement content in backfill has been ongoing for decades. Acti-Gel® is a highly purified magnesium aluminosilicate that acts as a high performance anti-settling agent and rheology modifier used in a wide variety of water-based industrial applications. Previous studies have shown that as an additive in paste backfill, it results in improved strength and flow properties, such as friction loss and segregation. Since additives may perform differently in a hydraulic system with various backfill materials, it is recommended to conduct controlled laboratory testing on the additive with the materials and binder used at each specific mine site. This is done to determine the additive’s suitability for use in a given underground mine’s backfill operation, in order to ensure the integrity of the flow properties as well as the resulting backfill matrix. This paper presents the results of a study conducted at the CanmetMINING Sudbury Laboratory to investigate the feasibility of Acti-Gel®, as a cost-effective additive for underground hydraulic backfill applications. The materials and binder used in the study were from two of Vale’s Operations in the Sudbury Basin; Coleman Mine and Creighton Mine. The materials were first physically characterised, followed by the preparation of samples to determine optimal dosages of the additive for strength development required for Vale’s hydraulic fill compliance. In addition, specialised laboratory pilot studies to determine Acti-Gel®’s effect on flow properties were conducted. It was found that at a low dosage of 0.03 wt%, Acti-Gel® delivered enhanced performance in unconfined compressive strength tests as well as in the pilot-scale flow tests. A significant reduction in binder content could be realised with addition of Acti-Gel® at the Coleman and Creighton Mine operations. The economic benefits of such a binder reduction are also discussed in this paper.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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
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

Citations0
Publié2014
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