Application of risk-based tailings management at Tüprag Efemçukuru Gold Mine
Notice bibliographique
Résumé
Eldorado Gold Corporation, and its subsidiary Tüprag Metal Madencilik San.Tic.A.S. (Tüprag), owns and operates the Efemçukuru Gold Mine (Efemçukuru) in Turkey. As part of their commitments to their Mining Association of Canada (MAC) membership, Efemçukuru joined MAC’s Toward Sustainable Mining (MAC-TSM) initiative in 2015, followed by an evaluation of the site’s tailings management system. The findings showed that the tailings management system at Efemçukuru had several well-established operational controls that were regularly and properly applied; however, opportunities for improvement and adoption of best available practices to the current tailings management system were identified (Norwest Corporation 2018). A program to meet or exceed all waste management protocols was started in 2016 with the mine achieving MAC AAA designation in 2021. The tailings management system proposed by MAC follows a risk-based approach, meaning that the risk assessment process should be incorporated into the routine decision-making process, performance evaluation, and supported with documentation and records. In risk-based management/approach, site-specific risk assessment, potential high-consequence events, critical controls, trigger-action-response-plan, emergency response plan, emergency preparedness plan, performance assessment and management assessment improvement have an important place. Consistent with systems such as the environmental management system ISO14001, the tailings management framework follows the plan-do-check-take action cycle and ensures that a management model is established for control and continuous improvement. In this article, Tüprag presents a case history of its practices in the management of the Efemçukuru tailings and mine rock storage facilities in accordance with MAC-TSM and its current efforts to align them to the Global Industry Standard on Tailings Management (GISTM). Although the results appear straightforward, significant effort and insight was required to update and implement the tailings management plan. This article is intended as a reference for mines that have not yet fully implemented MAC-TSM and GISTM standards and as an informative case history for mines that have already done so.
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 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 | 0,001 |
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 ».