Laboratory Study of Freeze-Thaw Dewatering of Albian Mature Fine Tailings (MFT)
Notice bibliographique
Résumé
Tailing ponds in Northern Alberta has covered an area of 170 km2. Directive 074 issued in 2009 set stringent criteria for tailings reclamation. Freeze-thaw dewatering is one of the most promising approaches for dewatering MFT as one cycle of freeze-thaw can release up to 50% pore water. In this research, freezing tests were conducted with different temperature boundaries. A lower freezing rate induced higher solids content and higher undrained shear strength. In addition, finite strain consolidation tests were performed on both as-received and frozen/thawed MFT. Freeze-thaw decreased the compressibility to about half that of as-received MFT and increased the permeability to 6 times that of as-received MFT with the same void ratio. Both compressibility and permeability curves converged at higher effective stress (σ’=100 kPa). The coefficient of consolidation of frozen/thawed MFT was larger at lower effective stress and smaller at higher effective stress, comparing with that of as-received MFT. These results can be used to predict the field behaviors of Albian MFT and optimize the application of freeze-thaw dewatering.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».