On the Potential of Nuclear Magnetic Resonance for Assessing Water Content and Saturation in Mine Tailings
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear magnetic resonance (NMR) exploits the interaction between atomic nuclei and an external magnetic field. Recent advancements in small-diameter probes have expanded NMR applications for shallow subsurface investigations (<100 m); however, existing efforts in tailings engineering remain scarce. This study evaluates NMR’s potential to characterize water content and saturation in mine tailings. Tailings with varying particle size distributions and mineralogies, along with Ottawa sand and kaolinite, were analyzed using two NMR systems with different signal-to-noise ratios and magnetic fields. The study examines the influence of magnetic susceptibility, mineralogy, gradation, echo time, signal-to-noise ratio, and tailings pond water on NMR measurements. NMR-derived water content and saturation estimates were compared against controlled target volumetric and gravimetric measurements. Results indicate that magnetic susceptibility is a key limiting factor: NMR performed well for paramagnetic tailings with low magnetic susceptibility (<1.0 E-3) but poorly for ferromagnetic tailings with high magnetic susceptibility (>1.9E-2). However, low magnetic susceptibility alone does not guarantee reliable performance, as mineralogy and the presence of elements such as iron (Fe) also play a role. Additionally, the results show that shorter echo times and higher signal-to-noise ratios are beneficial. While gradation and tailings pond water primarily influenced NMR decay curves, they had minimal impact on water content estimates for the examined paramagnetic tailings. Finally, the study conducts error propagation evaluations to assess the degree of confidence in estimating volumetric water content and degree of saturation for different scenarios in tailings engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».