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Enregistrement W4404624246 · doi:10.1139/cjce-2024-0207

Effect of aquatic worms and straw amendments on the geotechnical and biogeochemical properties of oil sands tailings

2024· article· en· W4404624246 sur OpenAlexafffundvenue
Petr Kuznetsov, Amy‐lynne Balaberda, Miguel de Lucas Pardo, Ania C. Ulrich

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada's Oil Sands Innovation AllianceAlberta InnovatesUniversity of AlbertaInstitute for Oil Sands Innovation, University of AlbertaImperial Oil Limited
Mots-clésTailingsBiogeochemical cycleOil sandsGeotechnical engineeringTailings damEnvironmental scienceStrawRice strawGeologyMining engineeringEcologyAgronomyArchaeologyGeographyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aquatic Oliogochaete worms ( Lumbriculus variegatus) combined with straw led to improved geotechnical properties of fluid fine tailings (FFT) and thickened tailings (TT) in large-scale column studies. Gravity settling caused 19.9% and 20.6% consolidation of FFT and TT over 125 and 127 days, while the addition of straw and worms increased consolidation to 22.0%–24.3% for FFT and 28.1%–28.9% for TT. Solids content and yield stress were up to 1.1x and 6.6x higher in straw and worm columns, with greatest improvements seen in the top tailings layers where worm tunnels were visually observed. Surviving worms were only found in one column, suggesting the worms provide benefits extending past their depth of penetration and lifespan. The addition of straw stimulated methanogenic activity, decreasing pH, increasing alkalinity, and creating strictly anaerobic conditions (−300 mV), which may have impacted the survivability of the worms but provided another bioconsolidation pathway.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission3
Résumé présentoui

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