Validation of computational liquefaction for tailings: Tar Island slump
Notice bibliographique
Résumé
Finite-element analyses using critical state theory proved necessary to understand the development of static liquefaction during three recent large tailing dam failures at Fundao (in Brazil), Cadia (in Australia) and Brumadinho (in Brazil). However, the complexity of these events prevents these analyses being viewed as a complete validation of the methodology. Here the authors evaluate a far simpler case of static liquefaction: the 1974 Tar Island slump (in Canada). This upstream slump involved a rapid drop of 5 m during construction of a 12.5 m high upstream raise over loose tailings. While not a dam stability issue, the event has the attraction for validation of being load-induced, with simple geometry, and with known material properties and in situ state. The computed liquefaction develops from a prior drained condition before propagating rapidly undrained – there are similarities to the video record at Brumadinho (an animation is provided as online supplementary material to illustrate this). A range of scenarios are explored, with the base case of taking reported conditions at face value giving deformations close to those measured. An important aspect was using elastic shear moduli determined by geophysical methods. The analyses were carried out with commercial software (Plaxis) and used critical state theory with largely familiar soil properties measured by standard methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».