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Enregistrement W2921968771 · doi:10.3390/min9030172

Mine Backfilling in the Permafrost, Part II: Effect of Declining Curing Temperature on the Short-Term Unconfined Compressive Strength of Cemented Paste Backfills

2019· article· en· W2921968771 sur OpenAlexafffund
Mamert Mbonimpa, Parrein Kwizera, Tikou Belem

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCuring (chemistry)PermafrostCompressive strengthCementMaterials scienceComposite materialGeotechnical engineeringHumidityGeologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When cemented paste backfill (CPB) is used to fill underground stopes opened in permafrost, depending on the distance from the permafrost wall, the curing temperature within the CPB matrix decreases progressively over time until equilibrium with the permafrost is reached (after several years). In this study, the influence of declining curing temperature (above freezing temperature) on the evolution of the unconfined compressive strength (UCS) of CPB over 28 days’ curing is investigated. CPB mixtures were prepared with a high early (HE) cement and a blend of 80% slag and 20% General Use cement (S-GU) at 5% and 3% contents and cured at room temperature in a humidity chamber and under decreasing temperatures in a temperature-controlled chamber. Results indicate that UCS is higher for CPB cured at room temperature than under declining temperatures. UCS increases progressively from the stope wall toward the inside of the CPB mass. Under declines in curing temperature, HE cement provides better short-term compressive strength than does S-GU binder. In addition, the gradual decline in temperature does not appear to affect the fact that the higher the binder proportion, the greater the strength development. Therefore, UCS is higher for samples prepared with 5% than 3% HE cement. Findings are discussed in terms of practical applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,556

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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