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Enregistrement W4387578259 · doi:10.1139/cgj-2023-0509

Correction: calibration of the PM4Sand model for hard-rock mine tailings based on laboratory and field testing results

2023· article· fr· W4387578259 sur OpenAlexaffvenue
Carlos Andrés Contreras, Samuel Yniesta, Abtin Jahanbakhshzadeh, Michel Aubertin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGeologyHumanitiesGeotechnical engineeringGeomorphologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une campagne d“essais en laboratoire et sur le terrain a été réalisée pour caractériser le comportement des résidus miniers de roche dure. Des essais cycliques triaxiaux, de cisaillement direct simple et de cisaillement simple triaxial ont montré que les résidus contractants sont susceptibles de se liquéfier et que leur comportement est similaire à un sable lâche malgré leur pourcentage de fines plus élevé. Afin de modéliser le comportement des parcs à résidus dans des simulations dynamiques, la loi de comportement PM4Sand est calibré à partir de l”ensemble de données présenté ici. Certains des paramètres du modèle sont définis sur la base d“essais de consolidation et de compression, tandis que la ligne d”état critique est définie sur la base des résultats d“essais de cisaillement direct et triaxial monotones. La ligne d”état critique est plus basse pour les résidus que pour la plupart des sables naturels, ce qui est cohérent avec les études précédentes. Le modèle calibré peut reproduire de manière raisonnable le comportement monotone, et fournit un excellent ajustement des courbes de résistance cyclique mesurées en laboratoire à différentes pressions de confinement et indices de densité. Les résultats présentés dans l'article indiquent que la loi de comportement PM4Sand peut être utilisée pour simuler le comportement cyclique des résidus de mines en roches dures de faible plasticité. La procédure proposée fournie aussi des lignes directives générales pour calibrer le modèle pour d'autres types de résidus miniers. 1 Ceci est une traduction fournie par l'auteur du résumé en anglais.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,031

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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