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Enregistrement W4367154986 · doi:10.36487/acg_repo/2355_36

Consolidation and unsaturated properties of in-line flocculated fluid fine tailings and centrifuged tailings from oil sands mines

2023· article· en· W4367154986 sur OpenAlexafffundabout
Louis Kabwe, Gordon Wilson, David Barsi, Nicholas Beier

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensBanff CentreGeomechanica (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation Alliance
Mots-clésTailingsOil sandsConsolidation (business)GeologyGeotechnical engineeringMining engineeringEnvironmental scienceWaste managementPetroleum engineeringMaterials scienceMetallurgyEngineeringComposite materialAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian government regulatory and closure commitments for oil sands mines and tailings ponds compel oil sands companies to dewater and reclaim the fluid fine tailings (FFT) in the tailings ponds. As a result, extensive research is underway by several organisations to develop methods to understand the reasons for the slow consolidation of FFT and to design treatment methods for mine closure. The most promising technologies for oil sands tailings dewatering are thickening and centrifugation. In this research, large strain consolidation (LSC) and modified Tempe cell, using axis translation technique with shear strength tests, were conducted on in-line flocculated fluid fine tailings and centrifuged cake tailings samples. These tests determine the treated tailings’ consolidation, geotechnical properties, unsaturated characteristics and shear strength. The results of the tests provided several useful engineering functions relating matric suction and effective stress to shear strength, solids contents, and water contents. The modified Tempe cell technique, however, yielded results four times faster than the LSC test technique. The methods and evaluations of the engineering functions are discussed.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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