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Enregistrement W4321788485 · doi:10.1520/gtj20220124

Integrated Interpretation of Electrical Conductivity Changes, Heat Generation, and Strength Development in the First Week in Cemented Paste Backfill

2023· article· en· W4321788485 sur OpenAlexaff
Mohammadamin Jafari, Murray Grabinsky, Wendal Yue

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVicat softening pointGeotechnical engineeringCompressive strengthWater contentMaterials scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Underground mining operations need nondestructive test methods to assess placed backfill strength development at early age (especially up to 1 week of curing time) so that they can continue proximate mining quickly. Recent developments in electrical conductivity (EC) transducers for field applications offer this possibility, but the EC measurements must be correlated to backfill strength. To determine the feasibility of this approach, a laboratory test program used a mine’s backfill materials mixed with varying water and binder contents and tested these over a 7-day period. Strength was characterized using unconfined compressive strength (UCS) tests and correlated to EC. Comparisons were also made to complementary test results using Vicat and heat generation measurement techniques. Strong and consistent correlations were determined between EC and UCS for a given binder content and water content. But moreover, a lower-bound correlation was determined and could also be used in the field if as-placed properties vary to an unknown extent within the limits of parameters considered in the study. This provides the basis to use EC measurements in the field and confidently assess the backfill’s minimum attained strength in real time.

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 enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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