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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».