Grading scalping and sample size effects on critical shear strength of mine waste rock through laboratory and in-situ testing
Notice bibliographique
Résumé
Geotechnical stability analyses of mine waste rock (WR) piles require the critical friction angle ( ϕ cr ) of the coarse blasted rock. However, due to the presence of oversized rock clasts, shear strength can only be characterized on small samples prepared using grading scaling techniques, such as scalping. Thus, considering a testing device able to handle samples of characteristic size D, the material should be scaled down to a maximum particle size d max given by the minimum sample aspect ratio α = D/d max . However, a practical concern about how far the size scale can be reduced while keeping representative results remains a matter of debate in the geotechnical community. International standards do not agree on the minimum recommended α, and its effects on the mechanical behavior remain poorly understood. This paper aims to investigate the grading effects and sample size effects on ϕ cr of WR materials using the scalping technique, to provide insights on the minimum recommended α. Triaxial tests were conducted on loose and dense samples of diameters D = 150 and 300 mm. Samples were scalped from field material having d max = 75 mm, to allow a range of α from 4 to 30. Additionally, one of the world largest in-situ direct shear boxes (120 × 120 × 38 cm 3 ) was developed to test the same WR material. The results show that scalping is an appropriate technique to assess the critical shear strength of WR. The minimum α for ϕ cr assessment in triaxial testing is not sensitive to grading nor sample size, but it is affected by sample density. The aspect ratio was found to be α ≥ 12 and α ≥ 16 for loose and dense samples, respectively. This finding advocates that α values recommended by worldwide standards, such as ASTM D7181-20 , might be too low and should be revisited after comprehensive testing.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».