Feasibility of backfilling mines using cement kiln dust, fly ash, and cement blends
Notice bibliographique
Résumé
Cement kiln dust (CKD) is an industrial by-product of the cement manufacturing process, the composition of which can vary widely. Recent years of using alternative fuels have resulted in higher chloride and alkali contents within CKDs; as such, this limits the applications in which CKDs can be utilised. Using a CKD containing a high free lime content of 29.5%, it is shown that this CKD is capable of activating pulverized fuel ash (PFA) due to its high alkalinity, which can be utilised in low strength un-reinforced applications. One potential application involves the backfill of mines, reducing the need for continuous maintenance of the mine. This study focuses on the compressive strength achieved by various blends of CKD, PFA, and cement. Samples were hand mixed and compacted in 100 mm x 50 mm diameter cylinders, and unconfined compressive strength measurements taken at 28 and 56 days. The hydration products were assessed through the use of x-ray diffraction and thermogravimetric analysis. Aiming to maximise the use of CKD at a water to binder (w/b) ratio of 0.2, it was found that the maximum CKD content possible to achieve the required strength was 90% CKD blended with 10% cement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».