Estimating soil-water characteristic curve from soil-freezing characteristic curve for mine waste tailings using time domain reflectometry
Notice bibliographique
Résumé
The unsaturated properties of a soil are required to predict the rate of dewatering and magnitude of strength gain of a mine waste tailings deposit during desiccation dewatering. This prediction requires the soil-water characteristic curve (SWCC), which is time-consuming and challenging to attain and may take anywhere from weeks to months to complete a single test. As a result, alternative methods are needed to estimate the SWCC. Past research has indicated that the soil-freezing characteristic curve (SFCC) can be used to estimate the SWCC in some soils. An experimental method and apparatus were developed to measure the SFCC to estimate the SWCC for different mine waste tailings, including copper tailings, gold tailings, and oil sands centrifuge cake. The experimental method involved using a resistance temperature detector to measure the temperature and time domain reflectometry to determine the unfrozen water content of the soil. The results showed that the SFCC could be used to estimate the SWCC for tailings from metal mines (gold tailings and copper tailings) with a high portion of sand-sized particles and a small amount of clay-sized particles, but was not able to estimate the SWCC for oil sands tailings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».