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Enregistrement W4297348393 · doi:10.56952/arma-2022-0667

Effect of Saturation Condition on the Mechanical Performance of Mine Backfill Material

2022· article· en· W4297348393 sur OpenAlexaff
Yue Zhao, Abbas Taheri, Lijie Guo, Murat Karakus

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsGeotechnical engineeringCohesion (chemistry)SuctionSaturation (graph theory)DrainageMining engineeringGeologyEnvironmental scienceEngineeringMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Backfilling has increasingly been used to fill the mined cavities in underground mine operations, to reuse tailings in underground mines. Influence factors of mine backfills’ mechanical performance have been widely studied over the past few decades to minimize operating costs and superior mechanical support for underground exploration. However, additional work is required to consider more realistic conditions of in-situ backfill stope, such as the drainage of initially saturated backfill and the interference of surrounding underground water, which may lead to the variation of backfill stope saturation condition. A series of triaxial compression tests under various confining pressures for compacted backfill samples were carried out at designed matric suction values (0kPa, 50 kPa, 200 kPa, 400 kPa, and 600 kPa) to predict the influence of post-desiccation and post-saturation on in-situ backfill stope. Overall, with the increase of matric suction, the unsaturated specimens were found to have a higher peak deviator stress than saturated specimens for any given confining pressure and thus led to improved mechanical performance. The cohesion and friction angles show a linear relationship concerning the matric suction. 1. INTRODUCTION Mine tailings, deposited after minerals have been extracted, are the largest source of waste in mine processing. Approximately 14 billion tons of tailings were produced globally by the mining industry in 2010 (Behera et al. 2021; Jones and Boger 2012; Naganathan et al. 2012; Zhao et al. 2018). Tailings have been traditionally deposited into tailings storage facilities associated with severe environmental, geotechnical, and economic concerns (Dold 2014; Franks et al. 2011; Liu et al. 2016). Backfill technology has increasingly been used to fill the mined cavities in underground mine operations to reuse tailings in underground mines (Fall et al. 2010; Sivakugan et al. 2006; Zhang et al. 2012). Backfill material generally consists of tailings, none or a low proportion of cementitious binders to form a high-density slurry with none setting character to be gravity transferred or pumped to underground mine voids. Backfill recycles processed tailings into underground mined voids, which reduces the volume that needs to be surface-disposed. Using backfill thus mitigates the potential environmental impacts associated with tailings disposal and assists waste management (Fall et al. 2010; Kesimal et al. 2004; Tang et al. 2021; Zhao et al. 2021). These refilled backfills can then perform as both the support system and working platform for further ore extraction (Grabinsky et al. 2021; Ouattara et al. 2017; Sivakugan et al. 2015). Over the past few decades, backfill technology has been increasingly applied to revive mined cavities in underground mine operations, owing to its low operating costs as well as its superior mechanical performance compared with other backfilling methods (Fall and Pokharel 2010; Xu et al. 2018; Zhao et al. 2019).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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