Numerical Study of Consolidation of Slurry Tailings Considering Continuous Update of Material Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Explicitly modelling tailings consolidation behaviour contributes to improve integrated management approaches and accurately estimate the storage capacity of tailings storage facilities (TSFs) to better predict their static and dynamic stability. However, slurry tailings demonstrate a highly non-linear evolution of stiffness and hydraulic conductivity during consolidation, thus significantly complexifying the determination of their hydromechanical properties. In this study, an approach to update Mohr Coulomb parameters and simulate the continuous evolution of hydraulic conductivity and stiffness of tailings materials with the reduction of the void ratio was proposed and embedded in a finite difference code to more realistically simulate the evolution of material properties during sequential loadings. The model was validated using laboratory column tests and various predictive functions were tested to estimate hydraulic conductivity for field applications. Finally, the developed approach was applied to a simplified model of tailings impoundment to illustrate practical applications. Results from this study indicated that the approach developed was able to capture the non-linearity properties of tailings during consolidation, and that using continuously updated stiffness and hydraulic conductivity could induce significantly different magnitude and rate of consolidation than models with constant properties. Predictive models such as Kozeny–Carman and Kozeny–Carman Modified models also gave a satisfactory estimation of tailings behaviour, at least for preliminary studies. The simple modifications to the numerical codes proposed in this paper could therefore significantly improve the numerical simulation of tailings behaviour in the short term and contribute to a better planning of deposition plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».