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Enregistrement W3088931712 · doi:10.3390/min10100851

Sustainable Reuse of Coal Mine Waste: Experimental and Economic Assessments for Embankments and Pavement Layer Applications in Morocco

2020· article· en· W3088931712 sur OpenAlexafffund
Mustapha Amrani, Yassine Taha, Yassine El Haloui, Mostafa Benzaazoua, Rachid Hakkou

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésReuseAcid mine drainageEnvironmental scienceWaste managementFly ashDrainageCoalMining engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the potential reuse of coal mine waste rocks (CMWR) as an alternative material for road construction to conserve the natural resources and sustainable management of mining waste. The investigation was conducted through the determination of the chemical, mineralogical, geotechnical properties, and acid mine drainage formulation of CMWR as well as economic feasibility. This waste was used either alone for embankments and mixed with stabilizing agents fly ash (FA) and hydraulic road binder (HRB) for pavement applications. The experimental results confirmed that weathered CMWR can be successfully used alone as a sustainable alternative material for the embankment. Furthermore, the use of stabilizing agents in the following ratio CMWR:FA:HRB = 80:20:5 allow the use of CMWR in road sub-base layers for high-traffic pavements. Also, the environmental investigations showed that CMWR does not present any potential contaminating risk on the surrounding environment and most of the pyrite particles were already oxidized. Therefore, the environmental impact of acid mine drainage produced by pyritic waste throughout its life cycle can be neglected. Finally, an economic case study confirmed the workability of CMWR reuse in a radius of 29 km around their dumps by resulting in a lower cost compared with conventional materials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations71
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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