Extracting cold energy from back-filled zones to pre-freeze new miningzones in Canadian uranium mines: numerical modeling and experimentalvalidation
Notice bibliographique
Résumé
Athabasca basin in northern Saskatchewan is the home to high-grade uranium ores -known as the Saudi Arabia of the uranium world.McArthur River and Cigar Lake mines are two underground mines located in the Athabasca basin in northern Saskatchewan.Due to high uranium content and weak ground structure, the uranium ore is extracted using special mining techniques, namely raise boring in McArthur River and jet boring in Cigar Lake mine, in which the ground/orebodies need to be frozen before it is excavated.The artificial ground freezing (AGF) system employs a refrigeration plant to produce brine (calcium chloride) at -30 • C to freeze the ground by pumping it to the coaxial/bayonet tube heat exchangers installed in the drill holes.As the mine progresses, orebody in the old zones depletes, and new zones need to be developed.The depleted zone typically had been frozen for several years, for which ground temperature reaches close to brine temperature.This paper explores a novel idea of extracting "coolth" energy from the depleted zones to pre-freeze new zones.This could potentially shorten the overall freezing time in the new zone and reduce overall energy consumption and its associated carbon footprint.The concept is tested using a laboratory-scale AGF facility at McGill University.A mathematical model is also developed and validated against experimental data.The model is then used to simulate mine field conditions.The results suggest that the pre-freezing technique can shorten the total freezing time from 9 to 7 months with potential energy savings of up to 37%.Future work will focus on design improvement, techno-economic analysis, and possible implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».