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Enregistrement W2910576824 · doi:10.3390/min9010038

Total and Effective Stresses in Backfilled Stopes during the Fill Placement on a Pervious Base for Barricade Design

2019· article· en· W2910576824 sur OpenAlexafffund
Jian Zheng, Li Li, Yuchao Li

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConsolidation (business)Geotechnical engineeringPore water pressureHydraulic conductivityGeologyBase (topology)Effective stressMaterials scienceSoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Backfill is increasingly used in underground mines worldwide. Its successful application depends on the stability of the barricades built at the base of the stopes to hold the backfill in place, which in turn depends on the knowledge of the pore water pressure (PWP) and stresses during, or shortly after, the placement of the slurried backfill. Until now, self-weight consolidation is usually considered for the estimation of the PWP. There is no solution available to evaluate the total and effective stresses during, and shortly after, the filling operation. As excess PWP can simultaneously be generated (increased) and dissipated (decreased) during the backfilling operation, effective stresses can develop when the filling rate is low and/or hydraulic conductivity of the backfill is high. The arching effect has to be considered to evaluate the effective and total stresses in the backfilled stopes. In this paper, a pseudo-analytical solution is proposed to evaluate the effective and total stresses in backfilled stopes during the backfill deposition on a permeable base, by considering the self-weight consolidation and arching effect. The proposed solution is validated by numerical results obtained by Plaxis2D. A few sample applications of the proposed solution are shown.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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