Modeling the Effects of Seasonal Weathering on Centrifuged Oil Sands Tailings
Notice bibliographique
Résumé
The oil sands industry employs different technologies at pilot and commercial demonstration scales in order to improve the dewatering rate of fluid fine tailings. Of these technologies, centrifugation has advanced to the commercial scale and is playing a major role in the fluid fine tailings management strategy. However, centrifuge technology on its own may not develop the required strength to ensure fine tailings can be incorporated into dry landform reclamation, which requires water contents close to their plastic limit. Hence, it is paramount to combine more than one technology to maximize post-depositional dewatering. Management of the tailings deposit to promote seasonal weathering (freeze–thaw, evaporation and self-weight consolidation) can promote further dewatering. Properly assessing the contributions of the seasonal weathering components is vital to optimizing this strategy. Using the geotechnical properties of centrifuged tailings, the effects of seasonal weathering on tailings were modeled under two different freezing temperature gradients. A coupled analysis combining FSConsol and Unsatcon was used to simulate the deposition scenario similar to the laboratory. The modeling results were found to match the laboratory response reasonably well, indicating the coupled approach proposed in this manuscript is valid and helps to predict the seasonal weathering effects on dewatering.
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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 ».