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Enregistrement W4386499602 · doi:10.56952/arma-2023-0842

Production of Ceramic from Sulfidic Mine Tailings and Investigation of Fracture Toughness Under Mode I Loading

2023· article· en· W4386499602 sur OpenAlexaboutno aff
Fidan Shabani, Mostafa Asadizadeh, Ahmadreza Hedayat, Lori Tunstall, Brian P. Gorman, Martin Taboada Neira, Juan Antonio Vega González, Jorge Wilfredo Vera Alvarado

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsMaterials scienceCeramicFracture toughnessMetallurgyEnvironmental scienceSintering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Mine tailings (MTs) are the waste of mining operations after the valuable metals have been extracted. Given the significant quantities produced globally, the deposition of MTs causes problems including occupation of large areas of land and environmental contamination by toxic leachates. The production of sustainable construction materials from MTs is an environmentally friendly solution to reduce the consumption of natural resources and decrease their adverse impacts on the environment. This study investigates the feasibility of using sulfidic MTs in the production of ceramics. A targeted physical, mineralogical, and chemical characterization of the tailings resulted in the development of a production process that involved grinding the raw tailings, mixing with binders, pressing circular specimens, and then sintering. The properties of sintered ceramics, including crystalline phase, density, water absorption, and compressive strength, were investigated. The mode I fracture toughness of the ceramics was assessed by subjecting a notched semi-circular bending (NSCB) specimen to three-point bending loading. The full-field strains on the surface of the specimens were measured using Digital Image Correlation (DIC) technique, and as a result mode I fracture toughness of ceramics and crack propagation from the existing notch were successfully evaluated. INTRODUCTION The disposal of vast amounts of MTs is considered one of the most significant environmental concerns in the mining industry. The presence of contaminated materials after extracting valuable metals such as gold, silver, and copper can lead to harmful environmental consequences. MTs occupy an extensive area of land in the form of mud-like material in tailing ponds or behind storage dams (Barrie et al., 2015; Kossoff et al., 2014). Exposure of sulfide minerals to water and air typically leads to acid mine drainage which is a widespread environmental hazard resulting from seepage and dam failure. This process can impact groundwater and surface water leading to high levels of iron, aluminum, metals, and sulfates (Kinnunen et al., 2018; Nordstrom, 1999). Over the past few years, a number of researchers studied the potential risks to human health and the harm caused by soils that have been contaminated with heavy metal mine tailings (Ngole-Jeme and Fantke, 2017; Ogola et al., 2002; Olobatoke and Mathuthu, 2016).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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