Measuring the In Situ Density and Moisture Content of Filtered Tailings Using an Electrical Density Gauge
Notice bibliographique
Résumé
Due to the logistical challenges associated with using nuclear densitometers at remote sites, the industry is seeking an alternative method to determine the in situ density and moisture content during the construction of filtered tailings facilities. This study aims to investigate the impact of salinity on soil electrical properties and evaluate the feasibility of using an electrical density gauge (EDG) to measure the in situ density and moisture content of saline filtered tailings. The results indicate a dependence of electrical measurements on salinity. To develop procedures for soil calibration models of filtered tailings, standard Proctor tests were first conducted using Devon silt. These procedures were then applied to the filtered tailings to establish correlations between electrical properties (dielectric constant, impedance, capacitance-to-resistance ratio) and physical properties (density and moisture content) at varying salinities. It is suggested to build the soil calibration model using an EDG within a water content range of 10% to 18%. Furthermore, the effectiveness of the developed calibration models has been validated, demonstrating the applicability of the EDG instrument for filtered tailings in a saline environment. However, applying the salinity correction is crucial when the sample has a considerably different salinity than the calibration model.
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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) | 0,000 | 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 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 ».