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Enregistrement W2948060552 · doi:10.11159/rtese19.140

Permeability and reactivity of cemented paste backfill with sodium silicate

2019· article· en· W2948060552 sur OpenAlexaff
Hoda Mohammad Pour, Mamadou Fall

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Recent Trends in Environmental Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Sodium silicateSilicateMaterials scienceGeotechnical engineeringComposite materialGeologyChemistryChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The key properties of sodium silicate-bearing cemented paste backfill (S-CPB) that have environmental impacts are investigated in this study. These properties include the permeability and reactivity of S-CPB. S-CPB consists of tailings, water and binder, along with the addition of sodium silicate, which is an alkali activator. The S-CPB samples are prepared and cured for 90 days. The reactivity of the S-CPB samples with sulphidic-tailings (45% wt. pyrite) is investigated by performing oxygen consumption (OC) tests, whereas the permeability of the S-CPB is evaluated through saturated hydraulic conductivity tests. The results of the OC tests show that the addition of 0.3% wt. of SS to CPB can reduce its reactivity due to an increase in the formation of cement hydration products in the CPB. Furthermore, the results show that SS reduces the hydraulic conductivity of the S-CPB by enhancing or refining its microstructure. The results obtained suggest that the addition of SS to CPB would reduce its environmental impacts.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,242

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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