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Enregistrement W7062403716

Validation expérimentale d'un modèle semi-empirique pour la prédiction de la résistance mécanique des remblais rocheux cimentés : Une nouvelle approche de contrôle qualité

2024· other· fr· W7062403716 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondazione Italiana per la Ricerca sul CancroFondation de l’Université du Québec en Abitibi-TémiscamingueNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésContext (archaeology)Rail transportationDecantation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Le domaine minier constitue un pilier essentiel pour l'économie de la province de Québec, contribuant de manière significative à son PIB. Cependant, cette industrie génère d'importantes quantités des déchets solides, notamment les roches stériles (RS) et les résidus miniers (RM), qui posent un défi environnemental notable. Pour résoudre cette problématique, une solution adoptée est la réutilisation de ces déchets comme matériaux de remblai, donnant naissance à différents types de remblais miniers, dont les remblais rocheux cimentés (RRC). Leur appréciation croissante dans l'industrie s'explique par leur robustesse et leur capacité à assurer la stabilité des sites miniers grâce à une résistance à la compression (UCS) élevée. Toutefois, l'application des RRC reste complexe en raison de la variabilité de leurs caractéristiques et de la complexité liée à leur préparation, sans compter l'absence de méthodes de conception standardisées. Cette recherche vise à mettre au point une méthode de contrôle qualité technique pour les mélanges de RRC, s'appuyant sur une évaluation précise de leur résistance mécanique. L'étude s'articule autour de l'utilisation d'un modèle semi-empirique existant, conçu pour estimer l'UCS des RRC à partir des propriétés de leurs composants. La phase suivante de la recherche consiste en la validation et le calibrage de ce modèle grâce à l'analyse de données existantes et à l'expérimentation de nouvelles compositions en laboratoire. Cette étape cruciale conduit au développement d'une application dédiée à la prédiction des constantes spécifiques au type de ciment utilisé, facilitant ainsi l'adoption du modèle semi-empirique à large échelle. En complément, l'étude développe une procédure de contrôle qualité pour les mélanges de RRC. Cette démarche inclut la collecte et l'analyse des miettes d'éprouvettes pour déterminer leur teneur en eau gravimétrique, un paramètre déterminant pour évaluer divers indicateurs de qualité tels que la densité humide et sèche, ainsi que le taux de porosité des remblais. Les résultats obtenus montrent l'efficacité du modèle semi-empirique dans la prédiction de l'UCS des RRC, avec des coefficients de corrélation proches de 1, démontrant la robustesse et la fiabilité du modèle semi empirique étudié. En conclusion, cette recherche souligne l'importance de surveiller attentivement les caractéristiques géotechniques et de choisir avec soin les composants des remblais pour garantir non seulement leur performance mais également leur durabilité et leur stabilité environnementale. Abstract The mining sector is a crucial pillar for the economy of the province of Quebec, significantly contributing to its GDP. However, this industry generates substantial amounts of solid waste, particularly waste rocks (RS) and mining residues (RM), posing a significant environmental challenge. To address this issue, a solution has been adopted involving the reuse of these wastes as backfill materials, leading to various types of conventional mining backfills, including Cemented Rockfills (CRF). Their growing appreciation in the industry is due to their robustness and their ability to ensure the stability of mining sites through high uniaxial compressive strength (UCS). Nevertheless, the application of CRF remains complex due to the variability of their characteristics and the complexity associated with their preparation, not to mention the absence of standardized design methods. This research aims to develop a technical quality control method for CRF mixtures, based on an accurate evaluation of their mechanical resistance. The study focuses on the use of an existing semi-empirical model, designed to estimate the UCS of CRF based on the properties of its components. The first phase of the research involves validating and calibrating this model through the analysis of existing data and experimentation with new mixtures in the laboratory. This crucial step leads to the development of an application dedicated to predicting constants specific to the type of cement used, thus facilitating the adoption of the semi-empirical model on a large scale. Additionally, the study develops a quality control procedure for CRF mixtures. This approach includes the collection and analysis of specimen crumbs to determine their gravimetric water content, a crucial parameter for evaluating various quality indicators such as wet and dry density, as well as the porosity rate of the backfills. The results obtained demonstrate the effectiveness of the semi-empirical model in predicting the UCS of CRF, with correlation coefficients close to 1, showcasing the robustness and reliability of the studied semi-empirical model. In conclusion, this research highlights the importance of closely monitoring geotechnical characteristics and carefully selecting the components of backfills to ensure not only their performance but also their durability and environmental stability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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