Consolidation and mechanical response of cemented tailings backfill to multiaxial stresses from rockwall closure and self-loading
Notice bibliographique
Résumé
Cemented paste backfill (CPB) is a key material in underground mining, providing essential ground support while aiding in tailings management. However, current research has overlooked the combined effects of horizontal rockwall closure stress and vertical self-loading stress, referred to as multiaxial stress, on the CPB’s consolidation behavior and its mechanical properties development. Understanding and assessing these effects is critical because they directly affect the stability and performance of CPB structures. In this study, a novel multiaxial compressive stress curing and monitoring apparatus was used to simulate two horizontal rockwall closure scenarios with a consistent backfilling rate, under both drained and undrained conditions. Key parameters assessed included unconfined compressive strength (UCS), deformation during curing, stress-strain behavior, and modulus of elasticity. The results highlight that rockwall closure, combined with vertical stress, plays a pivotal role in the consolidation behavior of CPB, significantly affecting key mechanical properties. Higher horizontal stress from faster rockwall closure intensified compression during curing, leading to reduced porosity, enhanced particle rearrangement, and accelerated consolidation. This intensified consolidation leads to notable improvements in mechanical properties, including increased UCS, enhanced stiffness, and a higher modulus of elasticity, indicating improved load-bearing capacity. Moreover, the interaction between multiaxial stress and drainage conditions influenced stress-strain behavior and deformation, with drained conditions promoting earlier plasticity and higher peak stresses. These findings underscore the critical influence of multiaxial stress, combined with drainage conditions, on CPB performance, offering valuable insights for optimizing CPB design in underground mining applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».