Diavik Waste Rock Project: Geostatistical Analysis of Sulfur, Carbon, and Hydraulic Conductivity Distribution in a Large-Scale Experimental Waste Rock Pile
Notice bibliographique
Résumé
One of the large-scale field waste rock experiments (test piles) conducted as part of the Diavik Waste Rock Project was deconstructed, providing a spatially located set of geochemical, mineralogical, and particle-size distribution samples. Geostatistical analyses were conducted for sulfur and carbon content and saturated hydraulic conductivity, which affect the geochemical evolution of waste rock, to investigate the spatial dependence of these parameters. Analyses included population statistics, experimental semi-variogram estimation, and theoretical semi-variogram fitting. Population statistics were calculated for additional data sets from samples collected during the construction of the test piles. The population statistical analyses indicated that log-normal distribution provided the best fit for all investigated data sets. Experimental semi-variograms were estimated for the spatially located data set (test pile deconstruction) using the classical estimator, and theoretical semi-variograms were fitted. This investigation showed that the spatial distribution of sulfur, carbon, and hydraulic conductivity within the core of the test-pile experiments can be approximated using a log-normal distribution with a mean and standard deviation calculated using the samples collected during construction of the piles, and that little to no spatial relationship was present for these parameters at the scale of sampling. That the saturated hydraulic conductivity of the matrix material can be represented by the same statistical distribution throughout the test pile is significant because water flow, as well as mineral surface area and reactivity are dominantly controlled within the matrix portion of the test pile. Reactive transport simulations are included to demonstrate the influence of the matrix material on effluent geochemistry.
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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 | 0,001 |
| 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 ».