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Enregistrement W4402651417 · doi:10.1051/e3sconf/202456919004

Integration of geosynthetics in reclaiming an oil sands tailings pond

2024· article· en· W4402651417 sur OpenAlexaff
Ying Zhang, Assile Aboudiab, Ayman H. Abusaid, Gordon W. Pollock, Derek Uffen

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)Wave Control Systems (Canada)Workers Compensation Board of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsGeosyntheticsOil sandsGeologyMining engineeringEnvironmental scienceGeotechnical engineeringArchaeologyGeographyAsphaltMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global mining operations produce significant amounts of soil waste referred to as tailings. In oil sands mining, a portion of the deposited tailings is extremely soft and is primarily in a fluid state with solid contents (by weight) ranging between 30% and 40%. As part of reclaiming its Pond 5 oil sands tailings pond, Suncor constructed an engineered “floating” cover on top of the soft tailings deposits between 2010 and 2017 over an area spanning approximately 200 hectares to provide trafficability for limited construction equipment. This initial cover consisted of two layers of geosynthetics overlain by 2 m of petroleum coke. After construction of the initial cover, Vertical Strip Drains (VSDs) were installed through the majority of the capped area to enhance the consolidation rate of the underlying soft tailings. Additional coke has been placed on top of the initial coke cover to a total thickness of 4 m to 6 m. Previous publications have discussed the cover design, installation details of the geosynthetics, installation and performance of the VSDs, and performance of the cover. This paper presents the geosynthetics design, inspection of the geosynthetics post cover construction, and an update on the performance of the coke cover.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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