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Enregistrement W2850237880 · doi:10.1139/cgj-2017-0293

Permeability of mine tailings measured in triaxial cell

2018· article· en· W2850237880 sur OpenAlexvenueno aff
Hernán Patiño, Eliana Martínez, Jesús González-Galindo, A. Sánchez Soriano

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)Permeability (electromagnetism)Geotechnical engineeringTailingsHydraulic headOverburden pressureGeologyDegree of saturationHydraulic conductivityMechanicsMaterials scienceSoil scienceChemistryPhysicsSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The execution of permeability tests using a triaxial cell makes it possible to eliminate the uncertainties that characterize tests performed using conventional equipment. This paper contains the results of 48 tests carried out on three materials recovered from tailings of Riotinto mines (Spain). The equipment involved a modified triaxial system to facilitate the execution of permeability tests under constant head. The tests were performed on samples consolidated to 50, 100, 200, and 300 kPa for four different hydraulic gradients established by applying a backpressure difference (ΔBp). The magnitude of the backpressure difference was applied as a percentage of the initial effective consolidation pressure, expressed as ΔBp/[Formula: see text]; namely, values of 10%, 15%, 20%, and 25%, which resulted in hydraulic gradients between 5 and 80. The backpressure (Bp) was constant (400 kPa) in all cases, allowing a degree of saturation close to 100% to be achieved. This was verified by calculating Skempton’s B parameter, which was very close to unity in all cases. The results indicate that it is feasible to define an empirical function including the coefficient of permeability (k) and the effective consolidation pressure ([Formula: see text]), the mean effective confining pressure ([Formula: see text]), and the backpressure differential (ΔBp).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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