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Enregistrement W4322499677 · doi:10.3390/eng4010044

Mechanical Characterization of Cemented Paste Backfill

2023· article· en· W4322499677 sur OpenAlexafffund
Andrew Pan, Murray Grabinsky

Notice bibliographique

RevueEng—Advances in Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoBarrick Gold CorporationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPortland State University
Mots-clésUltimate tensile strengthCompressive strengthMaterials scienceEnvelope (radar)Geotechnical engineeringShear strength (soil)Composite materialStructural engineeringShear (geology)GeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical characterization is important to the design and analysis of cemented paste backfill (CPB) structures. Unconfined compressive strength (UCS) tests have been widely used owing to their relative simplicity to characterize a material’s response to unconfined compressive loading. However, the UCS represents a single strength parameter and does not fully describe the material’s strength (or failure) envelope. In this study, we analyzed UCS tests with direct shear and uniaxial tensile strength tests conducted on the same CPB materials to provide mechanical characterization of CPB under a more complete range of loading conditions. The results demonstrate the Mohr–Coulomb failure envelope provides a consistent description of strengths arising from the three different test methods. Furthermore, a better estimate of the tensile strength is UCS/4, which is considerably higher than the conventional assumption that the tensile strength is equal to USC/10 or UCS/12. This has a significant impact on the assessed required strengths particularly for undercut designs using Mitchell’s sill mat analysis method and suggests that in future the conventional UCS tests should be complemented with direct tension and direct shear tests to improve underground designs using CPB.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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