Simulations numériques de l’écoulement de l’eau et du transport de contaminants autour de rejets miniers entreposés dans un massif rocheux fracturé
Bibliographic record
Abstract
Des simulations numériques de l’écoulement de l’eau souterraine et du transport de masse ont été réalisées pour étudier l’influence des fractures présentes dans un massif rocheux sur l’écoulement souterrain autour de dépôts miniers entreposés dans une mine à ciel ouvert. Les simulations de l’écoulement et du transport de contaminants ont été effectuées à l’aide du modèle numérique HydroGeosphere. Les analyses présentées ici ont été réalisées en deux dimensions. Les simulations incluent la zone non saturée et utilisent les propriétés des matériaux obtenues expérimentalement. Elles considèrent différentes conditions aux limites. Les effets des propriétés hydrogéologiques des matériaux (c.a.d la courbe de rétention d’eau et la fonction de conductivité hydraulique), des caractéristiques du réseau de fractures (fractures verticales seulement, réseau de fractures orthogonales) et de la perméabilité des fractures ont été étudiés. Les simulations montrent que l’écoulement de l’eau et le transport de contaminants sont fortement affectés par le type de dépôts placés dans la fosse (stériles miniers ou rejets de concentrateurs), la nature des conditions initiales et aux limites imposées et la fracturation du massif rocheux avoisinant. La présence de fractures perméables cause une migration plus rapide des contaminants provenant des rejets et le panache de contamination peut alors atteindre des distances plus élevées, ce qui peut augmenter le risque de contamination des eaux souterraines ou des eaux de surface. La perméabilité de fractures du massif rocheux autour d’une fosse de rejets miniers devrait donc être caractérisée pour améliorer la prédiction de la migration de contaminants à partir de la fosse.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".