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Enregistrement W4245591515 · doi:10.22215/etd/2017-11967

Combined Evaporation and Freeze-Thaw Effects in Polymer Amended Mature Fine Tailings

2017· dissertation· en· W4245591515 sur OpenAlexaff
Manuel Sanchez Sardon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDewateringTailingsConsolidation (business)Oil sandsDesiccationMaterials scienceGeotechnical engineeringEvaporationEnvironmental scienceAsphaltComposite materialGeologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaporation and freeze-thaw phenomena are known to contribute to dewatering and densification of fine tailings streams generated from oil sands bitumen extraction. This thesis reports on studies of 1-Dimensional freezing of polymer-amended mature fine tailings that have different stress histories with respect to degree of desiccation by evaporation and self-weight consolidation. Freezing is accomplished using an electric cooling plate specially mounted in an insulated column. Polymer-amended tailings are placed at a lift of one half-meter, which has been allowed to consolidate. Temperature is recorded using thermocouples, while the densification and dewatering is tracked by monitoring of water content, pore water pressure, and cryo-suctions. After one freezethaw cycle is applied, the samples are cored and then loaded to examine differences in consolidation behaviour post-freezing. Results with respect to dewatering indicate that desiccation and one freeze-thaw cycle enhanced the dewatering process and increased the average solids content of the tailings by 6% when compared to MFT that only underwent consolidation. Also, when comparing the self-weight consolidation and desiccation phases for the three Column Tests, it was found that desiccation increases the efficiency of the freezing process. Lastly, no significant differences in compressibility and permeability properties were found between tailings that underwent just self-weight consolidation and tailings that underwent self-weight consolidation and one freeze-thaw cycle.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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