Commingling of Waste Rock and Tailings to Improve “Dry Stack” Performance: Design and Evaluation of Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Mine tailings are typically deposited as slurry and stored in impoundment dams. These structures pose a serious geotechnical risk, and are difficult to successfully reclaim at the end of mining. An increasingly common alternative to traditional tailings disposal is “dry stacking”: the placement of tailings dewatered using filtration in a self-supporting stack. It has been demonstrated that the addition of rock (termed “commingling”) to a filtered tailings stack has the potential to improve the geotechnical performance of the stack and may make large-scale dry stacking more economically viable. This paper discusses the application of commingling to tailings dry stacking, specifically relating to the design and evaluation of commingled blends of waste rock and tailings. The authors present a review of existing mix design theory, and present an extended theoretical model to predict the structure and behavior of blends of waste rock and tailings, based upon mix ratio and density. This paper is based upon established theory, but is extended to consider the case of loosely placed materials and the effect of volume change on structural configuration. The extended model may be used to describe the geotechnical behavior of commingled filtered tailings and waste rock. It is postulated that the geotechnical behavior of blends, and the primary mechanism of volume change, is governed by particle configuration. A brief discussion of experimental methods to evaluate the structure and configuration of commingled mine wastes is also presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».