What are the real risks for tailings facilities?
Notice bibliographique
Résumé
The movement towards risk-based design and operation of tailings storage facilities (TSFs) has taken place over the last few decades. The establishment of the consequence of failure of a facility is used to determine the design criteria to be used in its design. These criteria generally set the acceptable return periods for seismic and hydrologic events that the facility must accommodate. In addition, there are generally several levels of risk assessment of the design carried out to highlight technical risks that require particular attention and controls to manage. These are usually addressed in the design phase of project development. Despite this focus on technical risk assessment at the design phases of the development of a TSF, there is still a significant number of failures occurring every year. In recent times, there have been a number of high profile TSF failures in facilities owned by major mining houses and/or located in highly regulated, first world countries. In almost every case, the investigations into the failures have been carried out by high profile, internationally recognised geotechnical engineers who have identified the technical reasons for the failure. In many cases, it has been shown that the root causes of the failures have been a failure in governance, capital constraints, change management, independent reviews, construction supervision, operation, etc. The investigation of failures and reports to the public are almost exclusively focused on the technical cause with much less focus on what is often the underlying root cause. A number of international mining industry groups have recognised the lack of effective governance as being a major risk that could lead to TSF failures. The Mining Association of Canada (MAC) and the International Council on Mining and Metals (ICMM) are two examples. In this paper, the various methods for risk assessment and management are described. Non-technical risks that arise in the design and operation of TSFs are discussed and importance of good governance and continuity of its application during the full lifecycle of the facilities is emphasised.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».