Multiphysical testing of strength development of cemented paste backfill containing superplasticizer
Notice bibliographique
Résumé
Current laboratory procedures for curing and testing the mechanical strength of cemented paste backfill (CPB) do not take into account the complex Multiphysics (thermal, T; hydraulic, H; mechanical, M; chemical, C) processes that CPB structures are subjected to in the field. This oversight can lead to unreliable measurements and unsafe designs. In this study, a multiphysical curing and testing procedures for CPB with superplasticizer (CPB-PES) has been developed to evaluate its strength development under THMC curing conditions close to those encountered in the field. The obtained results demonstrated that the strength development of CPB-PES is greatly affected by the THMC factors and their interactions. The contributions of each one of the investigated THMC factors on the strength are not equally similar and greatly depend on the interaction between these factors and curing time. CPB samples with 0.125 % PES that underwent drainage during THMC curing showed a strength increase of up to 809 % after 28 days of curing, compared to the control samples. The strength of CPB-PES samples cured under THMC can be up to 57 % higher than that of samples cured under THC conditions. The results indicate a significant interaction between thermal (T; elevated field curing temperature) and chemical (C; superplasticizer and cement hydration) factors, between chemical (C) and mechanical (M; field curing stress) factors, as well as between thermal and mechanical factors. The influence of the mechanical factor on strength development was observed to be less pronounced compared to the impact of chemical and thermal factor, and is reduced at elevated curing temperatures. The findings underscore the critical importance of accounting for field-relevant THMC factors and their interactions in the determination of the CPB-PES strength development, which is essential for the design of safer and more economical CPB structures, ultimately enhancing mine productivity and safety.
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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 ».