Tailings filtration: integrating process design with geotechnical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
With the number of high-profile tailings storage facility incidents over recent years, filtration and dry stacking has received unprecedented attention as a viable option for the management of tailings. Due to regulatory pressures, both new and existing operations are at the very least evaluating or re-evaluating the cost-benefit balance offered by tailings filtration. Consequently, there has been a significant increase in the amount of evaluative test and design programmes in the area. However, the quality of this work may not always meet a level of technical rigour commensurate with the higher cost and associated risk of the filtration approach. One key risk in the filtered tailings design process lies in the interface between the tailings processing and materials handling/geotechnical disciplines, which typically operate in isolation of each other. This risk is in part due to different terminologies and technical bases used for describing similar properties, but more so is due to this divide preventing development of a holistic picture of the behaviour of the material (e.g. dewatering rates, achievable versus target moistures, rheological behaviour, material variability) across thickening, pumping, filtration, cake handling and ultimate placement. If available as early as possible in the design process, this information can save money and reduce risk by allowing well-informed decisions around design criteria, equipment choices (type, size, dewatering pressure, operational targets) and ongoing detailed test programmes. Using indicative data (Compressibility/permeability, rheology, filter sizing, Atterberg limits, unconfined compressive strength, flow moisture point) this paper illustrates how a testing and evaluative approach integrating both process and geotechnical considerations can assist in clearly and quickly identifying critical flow sheet design information, operational windows, design and operational risks and highlight avenues for optimisation. Importantly much of this information can be obtained with relatively small sample sizes, early in the evaluation process and at lower cost. The strong interlinkage between material properties is also discussed. Whilst the focus of this paper is on filtration, this approach is equally valuable across all methods of tailings dewatering and disposal, and in particular assists with the early identification of the most suitable approach for an operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».