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Enregistrement W2992534039 · doi:10.1520/gtj20190094

Hydration Effects on Specific Gravity and Void Ratio of Cemented Paste Backfill

2019· article· en· W2992534039 sur OpenAlexaff
Mohammadamin Jafari, Mohammad Shahsavari, Murray Grabinsky

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementCuring (chemistry)TailingsMaterials scienceVoid ratioShrinkagePortland cementComposite materialGeotechnical engineeringSpecific gravityVoid (composites)MetallurgyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents the results of a laboratory study on the variation of specific gravity (Gs) and void ratio (e) in a cemented paste backfill (CPB) with different cement contents and curing times. CPBs consist of a mixture of mine tailings, portland cement, and mine process water. In this study, a helium stereopycnometer device was used to determine Gs for specimens having cement contents of 3.0, 5.3, 7.5, and 11.1 % by the weight of dry tailings. Curing times of 4 h, 1, 3, 7, 14, and 28 days were considered for testing purposes. In total, 240 helium stereopycnometer tests were conducted in this study, which shows that Gs decreases in the CPB specimens as specimens cure over time and the cement hydrates. Furthermore, 96 tests were conducted to determine e of the CPB specimens with different combinations of cement contents and curing times. The results of these tests indicate that similar to Gs, e decreases with an increase in curing time as the specimens hydrate. The reduction in Gs and e is attributed to the formation of hydration products, which have a lower density than the cement and fill the void space between the particles. The results show that the variation of Gs that is due to the hydration process should be considered in the calculation of e; otherwise, this physical property, especially for specimens with high cement contents, is overestimated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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