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Enregistrement W7039941951

Numerical Study of Sediment and Chemical Transport in the Lower Athabasca River Due to a Tailings Dam Breach Spill and in the Context of Climate Change

2022· other· fr· W7039941951 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2022
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Tailings damFlood mythHydrology (agriculture)Tailings
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Les barrages de résidus sont connus pour causer des accidents et ont déjà été la cause d'accidents mortels. Maintenant que cette question est posée, quelles seront les conséquences de la rupture possible des digues à résidus, et ces effets persisteront-ils au fil du temps ? Ces barrages offrent la possibilité de stocker à grande échelle et pour une longue durée les déchets issus du processus d'extraction minière. Rien qu'au cours du siècle actuel, qui s'est écoulé depuis près de 2 décennies, 11 ruptures graves de ces barrages ont été signalées, et il semble que ce nombre soit en augmentation. Dans le même temps, la probabilité de défaillance et d'effondrement des digues à résidus est plus élevée que dans les barrages hydrauliques, et cela s'explique par leur utilisation industrielle. Les barrages hydrauliques sont des structures fiables qui sont utilisées pour stocker l'eau et être efficaces dans son utilisation, tandis que les barrages à résidus sont utilisés pour stocker les résidus qui ne sont pas nécessaires. En conséquence, nous préférons dépenser le moins d'argent pour leur construction. Pour répondre à la question de savoir pourquoi une digue à résidus s'effondre, plusieurs raisons peuvent être avancées, telles que le poids imposé à la digue à la suite de fortes pluies et la faiblesse des fondations de la digue. De plus, la transformation des déchets solides en une substance liquide peut entraîner le rejet de déchets à la surface de l'eau et dans les eaux souterraines, ce qui constitue une menace pour la faune. ABSTRACT: Tailings dams are notorious for causing accidents and have been the cause of fatal accidents before. Now this question is raised, what consequences will befall us due to the possible failure of tailings dams, and will these effects still remain over time? These dams provide the possibility of storing wastes from the mineral extraction process on a large scale and for a long time. Only in the current century, which has passed nearly 2 decades, 11 serious breaks in these dams have been reported, and it seems that this number is increasing. At the same time, the probability of failure and collapse of tailings dams are higher than in water dams, and the reason for this is their industrial use. Water dams are reliable structures that are used to store water and be efficient in its use, while tailings dams are used to store residues that are not needed. As a result, we prefer to spend the least amount of money on their construction. To answer the question of why a tailings dam collapses, several reasons can be put forward, such as the weight that is imposed on the dam as a result of heavy rains and the weak foundation of the dam. Also, the transformation of solid waste into a liquid substance can lead to the discharge of waste to the water surface and underground water, which is a threat to wildlife. Many historic catastrophic tailings dams failures in Canada have raised concerns about the risk associated with oil-sands tailings, such as safety and environmental impacts. Therefore, it has increased the interest to investigate the potential effects of the failure of an oil sand tailings dam on the water quality as well as the adjacent lands in the downstream area. Studying and modeling the flow after the failure of tailings dams creates its own difficulties due to the non-Newtonian behavior of tailings materials. This study aims to numerically investigate the flow of dam breach tailings on oil sands tailings dams.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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