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Enregistrement W4408484463 · doi:10.5194/egusphere-egu25-20337

Geophysical Multimethod Joint Analysis for Assessing Multi-Layer Covers on Mine Tailings at Two Different Scales

2025· preprint· en· W4408484463 sur OpenAlexaff
Thierry Impinna, Adrien Dimech, Gabriel Fabien‐Ouellet, Bruno Bussière, Leila Bedoui, Vincent Boulanger-Martel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscaminguePolytechnique MontréalGDG EnvironnementÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsJoint (building)GeologyLayer (electronics)Tailings damGeophysicsEnvironmental scienceMining engineeringEngineeringCivil engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mine tailings storage is a major challenge for the mining industry due to the risks associated with contaminated mine drainage. Tailings can contain sulfides that, when exposed to atmospheric oxygen and precipitation, generate acidity that can spread downstream from tailings storage facilities. To mitigate this issue, the construction of multi-layer cover systems designed to divert infiltrating water from the tailings represents a promising solution. However, such cover systems are susceptible to deteriorate over time, and their effectiveness must therefore be regularly assessed.Unlike traditional destructive methods, non-invasive geophysical techniques offer a rapid and cost-effective solution for analysing these cover systems. However, each geophysical technique has its own limitations when used individually. In particular, the ERT-IP (Electrical Resistivity Tomography and Induced Polarization) and MASW (Multi-channel Analysis of Surface Waves) methods can be used to characterize the volumetric properties of soils, such as variations in electrical resistivity and seismic velocities, but often lack the precision to delineate fine interfaces clearly. GPR (Ground Penetrating Radar) and seismic refraction, on the other hand, offer a better resolution for identifying the boundaries between layers but have difficulty in accurately describing the physical properties in volume.This project aims to demonstrate the potential of a multimethod approach that combines these techniques by jointly analyzing the results to leverage their respective advantages while overcoming individual limitations and biases. Ultimately, the goal is to develop a joint inversion methodology to further refine the imaging of multi-layer cover systems, which are generally shallow and are made from a large range of materials.This study presents the results from a field campaign conducted on a tailings storage facility where inclined multi-layer cover systems have been constructed to limit water infiltration (~1 m thick). Two longitudinal profiles were analyzed at two different scales. A high-resolution profile (32 m-long, 7% slope), with 64 collocated geophones and electrodes spaced by 50 cm intervals was used to focus on fine-scale variations in the cover layer system. Measurements were taken before, during, and after an infiltration test. A longer profile (100 m-long), with 64 collocated geophones and electrodes spaced by 1 m covered two instrumented sections (a 7% slope and a 28% slope) to provide a larger-scale view and greater depth of investigation. The ERT-IP data (collected using the Wenner protocol) and seismic data were coupled with GPR profiles conducted in continuous mode using 200 MHz and 1500 MHz antennas. All geophysical datasets were surveyed to allow comparison between techniques.The results are interpreted jointly, in order to exploit the interface detection capabilities of GPR and refraction techniques along with the volumetric characterization provided by ERT and MASW at two different scales, which could improve the applicability of geophysical methods to assess the in situ performance of multi-layer cover systems installed on tailings storage facilities across larger scales.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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