Response surface methodology-based characterization and optimization of fibre reinforced cemented tailings backfill with Slag
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Notice bibliographique
Résumé
With the increasing depths of underground mines due to the scarcity of near-surface ores, the introduction of fibre-reinforced cemented paste backfill (F-CPB) has emerged as a novel solution to address the demanding geomechanical conditions in deep mining operations. However, the widespread adoption of F-CPB in mining and industrial backfill operations necessitates a comprehensive understanding of its key engineering properties, including strength, yield stress, modulus of elasticity, and cost. Moreover, it is crucial to investigate the influence of the constituent materials (water, fibres, binders, tailings) and their interactions on these properties. This research paper presents the application of response surface methodology (RSM) to model the effects of binder content (Portland cement/Slag), water content, fibre content, tailings and their interactions on the mechanical and rheological properties, as well as the cost of F-CPB. Central Composite Design (CCD) experiments were conducted, and a high degree of agreement was observed between the experimental and predicted responses. The RSM approach proves suitable for accurately estimating the responses and assessing the interactions between the model parameters and the properties of F-CPB. Furthermore, a combination of RSM and the desirability approach enables the development of an optimisation tool for F-CPB, facilitating the formulation of optimal backfill mixtures. The results obtained from this study highlight the effectiveness of the combined RSM and desirability approach in F-CPB mix proportioning, offering an advanced engineering approach to F-CPB mix design. The proposed design method has the potential to reduce the laboratory testing protocol required for determining the optimal mix composition.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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.
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 découle