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Enregistrement W3199636278 · doi:10.36487/acg_repo/2115_31

Paste backfill continuous pour: Red Lake operations case study

2021· article· en· W3199636278 sur OpenAlexaff
Jeffrey Oke, Katie Hawley, Tikou Belem, Ali Saadatmand Hashemi

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsConsolidation (business)CementitiousGeotechnical engineeringCementShrinkageMaterials scienceEngineeringComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cemented paste backfill (CPB) has become known as a superior secondary ground support technique and mine tailings storage method for stoping. Extensive scientific research has been conducted by the authors on CPB to provide the Red Lake operation (RLO) of Evolution Mining with an optimised backfill placement process. CPB mechanical/viscous behaviour is governed by its plasticity, the tailings particle size distribution, particle shape, mineralogical composition, water content, and the type and dosage of binder used (e.g. cement and/or supplementary cementitious material). For the CPB design, it is necessary to have a thorough understanding of the combined effects of filling rate, self-weight consolidation (volume shrinkage/settlement), and binder hydration rate for each specific paste mixture. Due to these complex factors and interactions, a rational CPB material design process was assessed to demonstrate the safety aspects related to a continuous pour. For this purpose, an extensive field monitoring program was required to quantify the CPB performance and characteristics. There are two different ways of optimising the CPB design to maximise placement rate: (i) optimising the type and amount of binder added to the system, and (ii) optimising the CPB placement process underground. Optimisation of binder type and dosage is relatively easy as the required backfill stand-up strength is based on block dimensions, stope stability, and extraction sequencing. Optimisation of backfill placement is more difficult, as the understanding of the viscous/pseudo-plastic behaviour of the CPB is required throughout the pour. Typically, a three-stage (plug–cure–main) pouring strategy is implemented to mitigate the lack of understanding of the CPB behaviour during placement. The CPB plug (i.e. height of initial pour regime) is designed to mitigate the pressure on the backfill fence. Once this CPB plug has cured and reached the required shear strength, the backfill fence is no longer required, and the remainder of the stope void (main) can be filled. However, if the curing time of the in situ paste is accelerated due to the binder exothermic hydration process (volume shrinkage) and backfill self-weight consolidation (water drainage), it is possible to have a more aggressive pour regime provided that all the required design parameters, site procedures, company protocols, and critical controls are met. RLO implemented instrumentation, and an early-age CPB strength testing program to evaluate whether their CPB can be poured continuously or at least more aggressively. Four stopes were instrumented with total earth pressure cells (TEPCs) and piezometers to capture the pressures acting on the fill fence structures and the strengthening response of the CPB plug within the stopes. This paper summarises the results of each of the tests performed. Based on the results obtained from this study, it was concluded that RLO can safely conduct continuous CPB pours with appropriate safeguards and protocols in place. It is important to note that this paper is a summary of the CPB performance and characteristics in RLO longhole stopes and does not reflect site-specific safety procedures, protocols, and critical controls required for a more aggressive pouring regime.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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