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Enregistrement W4380668177 · doi:10.1520/gtj20220191

Evaluating Cemented Paste Backfill’s Strength Development at Early Age Using the Laboratory Vane Shear Test

2023· article· en· W4380668177 sur OpenAlexaff
Wendal Victor Yue, Mohammadamin Jafari, Murray Grabinsky

Notice bibliographique

RevueGeotechnical Testing Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeotechnical engineeringShear (geology)Direct shear testTriaxial shear testCompressive strengthShear strength (soil)Materials scienceGeologyComposite materialSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Unconfined Compressive Strength (UCS) test is the most widely used method in the underground mining industry to assess strength development during binder hydration. However, testing errors are common for weak materials (UCS less than 100 kPa, i.e., cemented paste backfill at early curing stage), and reliable test methods must be established for designs relying on early age strengths, particularly for continuous pours. Therefore, the standard geotechnical laboratory vane shear test is investigated as an alternative. A newly designed “cast-in-place” mold is used to avoid specimen damage arising from vane insertion. Parametric tests with vane rotation speeds of 30 to 120 degrees per minute show strength insensitivity to these shear rates. Vane shear strengths correlate linearly with UCS over the strength ranges used; however, the trend does not follow the usual assumption for clays in the undrained state, because the material does not shear at a constant volume as clays do. The influence of suppressed dilation is investigated using direct shear tests, but these results do not fully explain the discrepancy, suggesting other mechanisms also have an important influence. Therefore, vane shear tests can provide a useful complement to UCS tests not only at the laboratory scale but in the in situ condition for early strength characterization. It should be noted that the correlation to UCS must be considered empirical, and separate calibrations are required for each backfill material.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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