Modeling of self‐desiccation in a cemented backfill structure
Notice bibliographique
Résumé
Summary After placement of cemented tailings backfill (CTB), which is a mixture of tailings (man‐made soil), water, and binder, into underground mined‐out voids (stopes), the hydration reaction of the binder converts the capillary water into chemically bound water, which results in the reduction of the water content in the pores of the CTB, thereby causing a reduction in the pore‐water pressure in the CTB (self‐desiccation). Self‐desiccation has a significant impact on the pore‐water pressure and effective stress development in CTB and paramount and practical importance for the stability assessment and design of CTB structures and barricades. However, self‐desiccation in CTB structures is complex because it is a function of the multiphysics or coupled (i.e., thermal, hydraulic, mechanical, and chemical) processes that occur in CTB. To understand the self‐desiccation behavior of CTB, an integrated multiphysics model of self‐desiccation is developed in this study, which fully considers the coupled thermal, hydraulic, mechanical, and chemical processes and the consolidation process in CTB. All model coefficients are determined in measurable parameters. Moreover, the predictive ability of the model is verified with extensive case studies. A series of engineering issues are examined with the validated model to investigate the self‐desiccation process in CTB structures with respect to the changes in the mixture recipe, backfilling, and the surrounding rock and curing conditions. The obtained results provide in‐depth insight into the self‐desiccation behavior of CTB structures. The developed multiphysics model is therefore a potential tool for assessing and predicting self‐desiccation in CTB structures.
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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 ».