Thin layering in tailings deposits and its implications for CPT-based state parameter estimation
Notice bibliographique
Résumé
The cone penetration test (CPT) is used to characterize tailings and infer the state parameter (ψ) using methods calibrated on uniform specimens. This work explores whether subaerially deposited tailings resemble uniform specimens. We quantified layering in tube samples from three active gold tailings storage facilities and visually appraised a 3 m profile at a fourth. Pronounced thin layering was found in every sample and in the exposed profile; the thickest apparently uniform layer was ~15 cm, far below the >0.6 m thickness recommended for ψ estimates. The variability of particle size distribution within a single 25 cm sample frequently matched or exceeded that measured across two entire impoundments of different commodities. At the observed layer thicknesses the cone cannot develop an isolated-layer response, so several layers jointly govern its readings. Thin layering is therefore a clear departure from the uniformity assumption underpinning widely used CPT interpretation methods, and it also obstructs the very testing that would be needed to characterize the resulting error. We conclude that, for subaerially deposited tailings, the confidence currently placed in CPT-based ψ estimates exceeds what the evidence supports. We argue for more space for the characterization of specimens that preserve in situ layering.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».