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Enregistrement W7017885582

Constitutive Modeling of Flow Liquefaction of Tailings

2023· other· fr· W7017885582 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLiquefactionDebitage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: «RÉSUME: La liquéfaction par écoulement est la perte rapide de la résistance au cisaillement des sols granulaires saturés et lâche pendant un chargement non drainé. Ce phénomène est à l’origine de certaines des défaillances catastrophiques les plus récentes survenues dans les barrages de résidus miniers. Le potentiel de développement de ce mécanisme est difficile à évaluer en pratique car il est complexe et nécessite l’utilisation de modèles constitutifs avancés afin de le modéliser correctement. Cette recherche se concentre sur le développement d'un modèle constitutif pratique pour simuler la liquéfaction statique, compte tenu des caractéristiques des résidus miniers. En particulier, la teneur en fines des résidus miniers à l’intérieur des barrages à résidus présente une importante variation spatiale. Dans la littérature, des efforts ont été faits pour adapter les lois de comportement pour sable existants afin d'intégrer l'influence de la teneur en fines sur le comportement mécanique des mélanges sable-silt. Cependant, l’efficacité de cette approche dépend principalement de la performance du modèle pour sable choisi.. Cette thèse se concentre sur le modèle NorSand, qui constitue un choix privilégié parmi les professionnels pour simuler le comportement du sable. Il se distingue par l'utilisation efficace de seulement trois à quatre paramètres. Les paramètres restants du modèle, qui sont utilisés pour la définition du module d'élasticité et de l'état critique, partagent des concepts fondamentaux avec ceux utilisés par d'autres modèles de sol avancés basés sur la mécanique des sols à l'état critique. L'objectif principal de cette thèse est d'étendre les fonctionnalités du modèle NorSand pour couvrir la simulation de la liquéfaction statique des résidus caractérisés par une teneur variable en fines. Tout au long de ce processus, l'intention demeure de préserver la simplicité et la praticité inhérentes au modèle.» ABSTRACT: «ABSTRET:Flow liquefaction is the rapid loss of shear strength of loose saturated granular soils under undrained loading. This phenomenon has been responsible for some of the most recent catastrophic failures that happened in tailings dams. The potential for this mechanism to develop is hard to evaluate in practice because it is complex and requires the use of advanced constitutive models. This research focuses on developing a practical constitutive model for proper simulation of static liquefaction, considering the unique characteristics of tailings. Particularly, one prominent characteristic of tailings within a tailings dam is the spatial variation in fines content throughout the dam structure. In the literature, efforts have been made to adapt existing sand models to incorporate the influence of fines content on the mechanical behavior of sand-silt mixtures. Yet, the effectiveness of the proposed framework mainly depends on the selection of an appropriate sand-based model for extension. This thesis notably focuses on the NorSand model, which is a preferred choice among professionals for simulating sand behavior. It stands out due to its efficient utilization of just three to four material constants. The model's remaining parameters, which are used in the elastic modulus and critical state definition, share fundamental concepts as those employed by other advanced critical state-based soil models. The primary objective is to expand the functionality of the NorSand model to cover the simulation of static liquefaction in tailings materials characterized by varying fines content. Throughout this extension process, the intention remains to preserve the model's inherent simplicity and practicality.»

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission2
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