Dam breach analysis of a closed facility using the Material Point Method
Notice bibliographique
Résumé
The Global Industry Standard on Tailings Management (GISTM) has become a critical benchmark for tailings storage facilities (TSFs), driving mining companies to ensure compliance. This push intensified following the Brumadhino TSF failure with GISTM emphasising the need for accurate dam breach analysis (DBA) to assess potential risks, even after closure. Traditional DBA models use rheological properties to characterise the flowability of tailings. However, due to high solids concentrations in closed TSFs, these models might not be representative. Tailings behave more like solids as saturation decreases after closure. Conventional DBA models may overestimate runout distances and underestimate inundation depth, potentially leading to costly, unnecessary mitigation and misallocation of resources. The Material Point Method (MPM) is one of the techniques recommended by the Canadian Dam Association (CDA 2021) for conducting DBA. It incorporates geotechnical material properties and can be applied to closed facilities, potentially providing more realistic runout estimates. Additionally, MPM is capable of accounting for flow resistance from the embankment, unlike conventional approaches. This paper presents a case study of a closed TSF using MPM, integrating credible failure modes from the failure modes and effect analysis and residual strength parameters to trigger runout. Additionally, a probabilistic sensitivity study was carried out to account for material strength variability to capture runout behaviour even under extreme conditions. The findings demonstrate that even with unrealistically low strength values for tailings, embankment, foundation and dam materials, the predicted runout distances are limited. Insights from these models could optimise closure planning, inform more practical post-closure strategies, and improve understanding of failure impact potential. The results demonstrate that dam breach likelihood and tailings runout are highly sensitive to material strength assumptions, with full breach only occurring under extremely low-probability scenarios. Even in these cases, runout distances remained limited, highlighting the ability of the MPM approach to produce more physically representative outcomes, even under extreme conditions. These findings support a risk-informed framework for emergency preparedness and resource allocation, enhancing compliance with GISTM and promoting safer, more sustainable tailings management practices.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».