Notice bibliographique
Résumé
In general, tailings dams are expected to seep. Anomalous seepage, especially when induced by internal erosion, is a major concern for owners and operators. The long established techniques for monitoring water seepage provide sparse information which may not be sufficient to detect and map the seepage path. Hence, there exists a great need for non-invasive techniques that would be sensitive to changing seepage conditions. The non-invasive nature of the techniques is particularly important because drilling and other penetrating (invasive) investigation methods are normally avoided. Non-invasive techniques such as self-potential and high-resolution resistivity have been significantly improved in the past decade and have been successfully used for water retention dam investigation and monitoring. The main difficulty in the use of these techniques in monitoring sulfide rich tailings dams is the presence of electrochemical potentials that renders the interpretation of the acquired self-potential data difficult. Numerical modelling is one of the latest methods in interpreting self-potential anomalies induced by liquid flow. But, in order to model streaming potentials several parameters need to be measured or estimated; (1) the hydraulic driving force and the hydraulic conductivity are required to solve for the hydraulic pressure distribution; (2) the cross-coupling conductivity distribution is needed to calculate the conduction current source parameter; and (3) the resistivity distribution is needed to determine the resulting potential distribution. The zeta-potential and the resistivity of three pyrite rich tailings from the Abitibi region in Quebec were measured over the pH range 2 to 5 in different KCl aqueous solutions for the purpose of estimating the magnitude of electrokinetic effect induced by mine water seepage and the electrical resistivity variation induced by particle migration. The experimental and theoretical results obtained in the present study are pertinent to the interpretation of self-potential data. The zeta-potential was found to vary from -27 to -2 mV and the resistivity of the tailings was found to increase when fine particles are eroded.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».