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Enregistrement W4205323640 · doi:10.22215/etd/2021-14653

Ultrasonic Interrogation of Oil Sands Tailings during Sedimentation

2021· dissertation· en· W4205323640 sur OpenAlexaff
Hirlatu Peruga

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsOil sandsConsolidation (business)Land reclamationAttenuationGeotechnical engineeringUltrasonic sensorTailings damEnvironmental scienceGeologyPetroleum engineeringMaterials scienceAcousticsAsphaltGeographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ultrasonic pulse velocity (UPV) method has been widely used as a nondestructive testing (NDT) in Civil Engineering to evaluate the quality of concrete, soils, and other materials.However, this method has never been used to evaluate the properties of the oil sands tailings.The oil sands tailings have slow consolidation, low density and stiffness, which often lead to the continuous accumulation of the FFT; leading to reclamation problem due to lack of strength to support the FFT .The main objective of this thesis is to assess whether the UPV method can be used as an on-site measurement application in the oil sand tailings in order to detect changes and trends in tailings' properties such as strength, density and structuration as a function of time.The ultrasonic equipment is calibrated, verified, and then used to capture P-waves and S-waves when the waves interact with the column filled with flocculated fluid fine tailings (fFFT).To increase the reliability of the UPV test, special "holders" were designed and fabricated to improve the stabilization of the piezoelectrical transducers.Inferred wave velocities and changes in wave attenuation determined from the p-wave data showed correlations with the expected changes in density in the column; data using s-wave or p-wave-s-wave combinations did not show useful trends.iiiDedication To my parents, sister and brother I cannot thank you enough for your countless supports, understanding and believing in me.I am grateful for the sacrifices you made to get me where I am today.Coming to Canada to

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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