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Record W2952380975 · doi:10.82308/26018

An investigation into the develpoment and potential of foam minefill

2015· article· en· W2952380975 on OpenAlexaboutno aff
Mohammed A. Hefni

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicTailings Management and Properties
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTailingsGangueFoaming agentSulfide mineralsCompressive strengthMaterials scienceWaste managementMining engineeringGeotechnical engineeringGeologyMetallurgyComposite materialSulfideEngineeringPorosity

Abstract

fetched live from OpenAlex

Mine de remblai, qui est utilisé pour remplir les vides souterrains créés au cours des excavations minières, est récemment devenue une partie intégrante de l'exploitation minière souterraine. Beaucoup de mines de réutilisation des résidus miniers-créés lors de minéraux précieux ont été séparés de minéraux de la gangue dans le traitement de la mine de plantes comme matériau de remblayage afin de réduire l'exposition environnementale à résidus, maintenir la stabilité souterraine, et la récupération augmentation de minerai.Trois types de matériaux de remblai sont actuellement utilisés dans des excavations souterraines minières: hydraulique, la pâte, et le rock remblai. Cependant, ces matériaux présentent des limitations qui encouragent la recherche continue des approches novatrices pour réduire le poids, améliorer la rhéologie, et de minimiser les coûts. Mousse Minefill (FMF) est un nouveau matériau proposé pour les mines de remblayage, fabriqués en mélangeant mousse stable dans un mélange de résidus, des liants, et de l'eau en utilisant un agent moussant et de la mousse générateur. Cette action crée des bulles micro-air dans la masse FMF, résultant en une structure cellulaire. Le nouveau matériau de remplissage a un brevet en instance par l'Université McGill.Cette recherche développe et étudie les propriétés de la FMF, et explore ses potentialités. Essais de résistance à la compression uniaxiale (UCS), porosimétrie au mercure, la microscopie et rhéologie ont été menées pour atteindre les objectifs de recherche.Des échantillons de FMF ont été préparés en utilisant un sulfure libre résidus provenant d'une mine de cuivre en tant que matériau inerte, de ciment Portland normal, l'agent de liaison, et la mousse de Air® Stable à titre d'agent entraîneur d'air. Propriétés ont été comparées entre les échantillons préparés en utilisant différents dosages de liant, la densité de la pâte, les volumes d'air entraîné, et de mousse temps de mélange.Étant donné que les minéraux sulfurés couramment présents dans les résidus miniers posent des problèmes en termes d'oxydation et la détérioration des matériaux de remblayage, les résidus de sulfure provenant d'une mine d'or ont été utilisés pour préparer remblai en pâte expansé (FPF) échantillons pour une deuxième série d'expériences de laboratoire. La FPF a été comparé au remplissage de pâte conventionnelle pour étudier comment l'incorporation de mousse affecte les propriétés de la pâte de remplissage.Propriétés FMF gratuitement sulfures ont été fortement influencés par le dosage de liant, volume d'air entraîné, et l'interaction entre ces deux variables.Un temps de malaxage prolongé apparu pour détruire les molécules tensioactives qui stabilisent les bulles d'air. Cela a finalement abouti à l'effondrement de toute la structure cellulaire dans la FMF et une diminution significative de la densité UCS et FMF. En outre, des bulles d'air ont tendance à coalescer lorsque le volume d'air entraîné a été augmentée.Dans FPF faite avec des résidus contenant du sulfure d'or, des quantités élevées de mousse réduit le SCU à long terme, probablement en augmentant la diffusion de l'oxygène dans le mélange et favoriser l'oxydation de la pyrite. Cependant, l'addition de 5% d'air amélioré les UCS des échantillons FPF après 56 jours de cure.Les résultats montrent qu'il ya un fort potentiel pour la technologie de mousse de remplissage dans les applications minières, en particulier dans les zones où il ya une pénurie de résidus ou le manque de ressources en eau. L'ajout d'air peut compenser cette pénurie et de compléter le remplissage de vide. En outre, l'utilisation de mousse peut réduire considérablement la densité de remblai et de promouvoir un environnement de travail plus sûr pour les mineurs.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.463
Threshold uncertainty score0.662

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.182 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2015
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