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Enregistrement W3099238177 · doi:10.1139/cgj-2020-0372

Physical and numerical modelling of drainage and consolidation of tailings near a vertical waste rock inclusion

2020· article· en· W3099238177 sur OpenAlexaffvenue
Faustin Saleh-Mbemba, Michel Aubertin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsConsolidation (business)DrainageGeotechnical engineeringGeologyPore water pressureSlurryInclusion (mineral)Permeability (electromagnetism)Mining engineeringEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMineralogyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of waste rock inclusions in tailings impoundments is a recent technique that offers many advantages, but it also raises a few technical issues that must be addressed to optimize their design. A laboratory physical modelling study was conducted to assess the effect of waste rock inclusion on the behavior of initially saturated hard rock mine tailings in terms of drainage and consolidation. The evolution of pore-water pressures and settlements after hydraulic deposition of the fine-grained tailings (slurry), with and without a drainage inclusion, has been monitored and analysed. This investigation also focused on the evolution of the tailings void ratio and volumetric water content, the amount of water transferred to the waste rock, and the movement of fine particles at the interface between the two materials. The experimental results are used to demonstrate how such waste rock inclusion can affect tailings consolidation by reducing pore-water pressures with accelerated water drainage, for various imposed conditions. The experimental data are also analysed with numerical models to better understand the coupled processes involved. A discussion follows on practical implications of the use of waste rock inclusions in tailings impoundments.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,373

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,191
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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