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Enregistrement W7020651293

Liquefaction Susceptibility Assessment of Oil Sands Tailings

2022· article· en· W7020651293 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsOil sandsLiquefactionTailings damDeposition (geology)SlurryAsphaltVolume (thermodynamics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has the world’s third-largest crude oil reserve, with an estimated recoverable oil reserve of 171 billion barrels (10.3% of world proven oil reserve). However, this is primarily stored in oil sands deposits and should be extracted through mineral processing. The remaining tailings following the extraction of bitumen from oil sands consists of sands, fine particles, water, and residual bitumen, which is deposited behind a tailings dam. Tailings dams are particularly susceptible to liquefaction and exhibit a strength loss when loaded without allowing their volume to change in loose saturated conditions. A tailings dam must withstand both static and seismic loads to remain stable for a very long time. Lateral stress relief and effective stress reduction also have been recognized as the culprits in flow failures of several mine tailings dams and can be simulated in the laboratory as drained constant shear unloading (DCSU) tests. This research examines the instability of coarse oil sands tailings (CST) in both constant volume (CV) and DCSU stress path through a series of monotonic direct simple shear tests. A detailed investigation is carried out to observe the cyclic, post-cyclic liquefaction behaviour and dynamic properties of coarse oil sands tailings (CST). A tailings dam is made up of coarse sands tailings (CST) and fluid fine tailings (FFT), which can be mixed in various quantities and have significantly different properties than either CST or FFT. Laboratory specimens were prepared using moist-tamping (MT), dry deposition (DD), and slurry deposition (SD) techniques to investigate the effect of sample reconstitution method and tailings fabric on CST’s instability behavior. The effects of consolidation stress, void ratio, initial shear stress, and unloading rate on the drained instability of CST specimens were also investigated. The effectiveness of a naturally driven biological process known as microbially induced calcite precipitation (MICP) on the monotonic and cyclic shear response of oil sands tailings is also assessed. Sporosarcina pasteurii is employed to precipitate calcite (CaCO3) by its metabolic action to alter the engineering properties of CST.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
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