Rheological testing for dam break modelling
Notice bibliographique
Résumé
The rheology of tailings that have been discharged onto a tailings storage facility (TSF) and allowed to sediment out, consolidate and then undergo liquefaction is significantly higher than the rheology of the slurry in the initial discharge stream. This can be ascribed to a combination of factors that include higher solids concentration, stress state and history, re-establishment of flocculant bonds, and natural coagulation and agglomeration measurement of the rheology of the liquefied tailings therefore requires that samples undergo similar sedimentation and consolidation processes without disturbing the samples. In addition, many TSFs are constructed of two different materials, where coarser tailings are separated from the tailings stream using hydrocyclones and used to contain and confine finer tailings or applied as drainage layers. On liquefaction of the fines, the liquefied rheology will be influenced by the coarser, better-drained tailings as this is entrained with the fine tailings. Moreover, some of the supernatant water that accompanies the liquefied tailings during flow liquefaction will be entrained with the tailings, effectively diluting the liquefied slurry and impacting the rheology. All of these factors need to be considered in the course of a dam break analysis due to the influence of rheology on the fluid dynamics during flow and therefore of the resulting inundation characteristics. This paper describes laboratory and semi-pilot scale testing methods developed and applied by the authors in dam break analyses. The tests are able to address the factors of sedimentation, consolidation, stress history, material combinations and mixing, as well as supernatant water. The influence of these factors as measured in the tests is described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».