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Enregistrement W4414172416 · doi:10.1139/cgj-2025-0070

Strength and critical state characteristics of lime-stabilised mine tailings

2025· article· en· W4414172416 sur OpenAlexvenueno aff
Luís Flores, Eduardo Botero Jaramillo, Miguel A. Mánica, Marcos Arroyo

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsLimePermeability (electromagnetism)CementResidual strengthCuring (chemistry)Compressive strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the influence of molding conditions and curing time on the mechanical characteristics of lime-stabilized mine tailings. Consolidated drained and undrained triaxial tests were conducted on reconstituted specimens with varying molding conditions and curing times, with 6% lime content, under confining pressures ranging from 48 to 200 kPa. Multi-stage oedometric tests and constant head permeability tests were also performed under these varying conditions. Scanning electron microscopy, energy dispersive spectroscopy, and X-ray fluorescence were employed to analyze changes in particle morphology and chemical composition. The results suggest that the observed changes can be mainly attributed to two mechanisms: flocculation–agglomeration and pozzolanic reactions. The former occurs shortly after lime addition and appears responsible for increases in compressibility, permeability, and the slopes of the critical state lines (CSLs) in both the compression and p′– q planes. The latter mechanism progresses over time and is responsible for an increase in yield stress, the upward shift of the CSL in the compression plane, and enhanced shear strength due to cementation. However, this latter effect is only significant when the material is reconstituted to relatively high densities. The results provide valuable insights into the effects of lime stabilization on the mechanical characteristics of mine tailing materials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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