Notice bibliographique
Résumé
Thickened and paste tailings disposal can provide a viable means to conserve water and reduce the risks associated with large volumes of water stored on the surface of tailings storage facilities. Thickened tailings deposition is a fast growing technology in the mining industry for both environmental and long term economical considerations. For surface deposition, the required beach slope and the tailings rheological properties often dictate the thickening process. The tailings beach slope is a key parameter in deposition requirements, which governs the storage capacity and the footprint of tailings management facilities. Prediction of the beach slope is fundamental for the design of non-segregating tailings stacks. But the existing tailings beach predictive models are not sufficiently developed as industrial standard applications. This paper presents a tailings deposition model and development of an analytical tool for prediction of tailings beach slopes. Dynamic profiles of tailings flows are also discussed. The mechanisms of tailings deposition and evolution of tailings beach slopes are investigated from both geotechnical and hydraulic engineering perspectives. The model is developed based on solid mechanics and fluid mechanics principles satisfying limit equilibrium conditions and energy conservation. The governing differential equations can be solved using a numerical technique and the solution scheme can readily be implemented in Fortran or other computer language. A design tool is developed using a Fortran code (BSLOPE), which takes into account rheological properties of tailings, operation parameters and site topographic conditions. The required properties of the tailings for beach slope predictions can be determined through laboratory testing and refined during operation. Case studies demonstrate that the modelling results are in agreement with field measurements. A sensitivity study was carried out to investigate the effects of the yield stress and discharge rate on the beach slope.
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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 | 0,000 |
| 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 ».