Notice bibliographique
Résumé
To control the risk of static or dynamic liquefaction, filtered tailings stacks are typically designed to be compacted and to remain unsaturated. In theory, compacting filtered tailings should be easy, since mines tend to produce a consistent, well-graded sandy silt or silty sand tailings. The filter presses are designed to produce tailings with a geotechnical moisture content within a narrow range; modest-sized equipment can compact the tailings in thin lifts; and traditional earthworks quality control methods are common and readily available. In practice, however, filtered tailings and mine owners often discover that the learning curve associated with compacting filtered tailings can be steeper than expected. The filter plant will typically produce tailings that are somewhat wet of the standard Proctor optimum moisture content, making compaction difficult. If not protected, tailings at the loadout can absorb water or freeze. The tailings stack must be kept graded to promote runoff. In some climates, evaporation may be insufficient for drying; in others, snow, ice, and freezing conditions present a challenge. At some mines, the tailings liquefy under cyclic loading by dozers, trucks, or compactors as they are being placed. Choosing a tailings field-density specification is not straightforward, especially where high stresses at the base of the stack can increase the risk of static or dynamic liquefaction. Method specs for compaction may be employed, but can be unreliable under certain conditions. A nuclear densometer often does not provide accurate readings of the density of some tailings, particularly those with elevated levels of metals. This paper presents practical, hard-won lessons and solutions from the field to aid in the design, operation, and closure of filtered tailings facilities based on firsthand experience in Canada and interviews with operators around the world, lessons that can help shorten the learning curve for new and existing filter stack operations.
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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 | 0,002 |
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 ».