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Enregistrement W4367154902 · doi:10.36487/acg_repo/2355_55

A case study on the commingling of tailings and waste rock at a Brownfields open cast mine in Ghana

2023· article· en· W4367154902 sur OpenAlexaff
Johan Boshoff, Louise McNab, Nathaniel Asifu Mensah

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensBanff CentreGeomechanica (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsMining engineeringOpen-pit miningGeologyWaste managementMetallurgyEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tailings management is multifaceted in its ultimate goal of zero harm to people and the environment, in line with the Global Industry Standard on Tailings Management (GISTM).Gold Fields is committed to conforming with the GISTM and achieving its environment, social and governance (ESG) priorities, of which one is investigating the feasibility of tailings innovation projects, such as the tailings moisture content reduction.There is significant mining industry interest in developing geo-stable tailings storage facilities, combining tailings and mine waste to form a geochemically and physically stable landform.However, while geo-stable materials are a topic of industry-wide interest, there is a lack of a sound knowledge base and testing protocols to assess, compare and validate the performance of different technical approaches across different mineralogical and operational situations.The paper presents the characterisation of material used to construct geo-stable tailings and waste rock management facilities and the performance of such facilities at the trial pad scale.The ultimate aim in the commingling journey at this site is to form single-footprint waste management systems with a reduced total footprint area compared to constructing separate tailings storage facilities and waste rock dumps.The material characteristics, operational environment, trial pad construction, placement and testing methods will be discussed as part of this initial step in the geo-waste journey.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,549

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)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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