Pseudo 3-D deposition and large-strain consolidation modeling of tailings deep deposits
Notice bibliographique
Résumé
The design of deep deposits requires the numerical modeling of large-strain consolidation to represent the release of water with time. Such numerical modeling in the state of practice has traditionally involved the practice of running a single 1-D large-strain consolidation numerical model at the center of the deposit and inferring long-term performance from such numerical modeling. The difficulties with such a methodology are that the 3-D effects of depositing in a tailings facility are not fully considered. Full 3-D numerical modeling of the large-strain consolidation process has been performed however it remains technically challenging to model the deposition process in a 3-D model. Therefore the present paper presents using the pseudo 3-D methodology and coupling it with a depositional model in order to obtain an accounting for the 3-D effects of such a numerical analysis. The deposition process is represented through a 3-D methodology to determine the true surface of the tailings. The consolidation process is modeled through a discretization of the consolidation models into a series of 1-D numerical models such as to represent the final surface as a 3-D representation of the consolidation models vs. time as well as the tailings volumes as a function of time. The methodology is outlined in the paper and its utilization in a typical case study is examined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».