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Enregistrement W4297021515 · doi:10.1007/s40789-022-00547-4

Laboratory investigation into the use of soundless chemical demolitions agents for the breakage of hard rock

2022· article· en· W4297021515 sur OpenAlexafffund
Kelly-Meriam Habib, Isaac Vennes, Hani S. Mitri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Coal Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNewmont Corporation
Mots-clésBoreholeBreakageExplosive materialRock blastingDrillingGeologyGeotechnical engineeringComminutionDrilling and blastingMining engineeringMetallurgyMaterials scienceComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The method of drilling and blasting with explosives is widely used in rock fragmentation applications in the mining industry for mine development and ore production. However, the use of explosives is associated with rigorous safety and environmental constraints as blasting creates toxic fumes, ground vibrations, and dust. This study is focused on the use of Soundless Chemical Demolition Agents (SCDA) as a more environmentally friendly method for rock breakage and a potential replacement of explosives. In this paper, the results of a series of experimental tests are reported to identify the effect of SCDA on hard rock breakage under no load and under uniaxial loading conditions. Stanstead granite prismatic specimens of 152.4 mm (6ʺ) × 152.4–203.2 mm (6–8ʺ) × 406.4 mm (16ʺ) are used to test the influence of borehole size on the time to fracturing with SCDA borehole size of 25.4 mm (1ʺ), 31.75 mm (1.25ʺ) and 38.1 mm (1.5ʺ). It is shown that the fracturing time decreases with increasing borehole size. It is also shown that specimens subjected to uniaxial compression of 5 MPa fracture as early as 7 h after SCDA mixing. A borehole spacing to borehole diameter ratio of 12.8 to 14.6 is suggested for practical applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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