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Record W6989729268

Caractérisation en laboratoire des remblais en pâte cimentés avec ajout de granulats (stériles concassés)

2015· other· fr· W6989729268 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2015
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsTailingsWaste disposalDrainageDrainage system (geomorphology)Industrial waste
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

DÉDICACE À toute ma famille iv REMERCIEMENTS Je tiens à remercier sincèrement mon Directeur de recherche, le Professeur Tikou Belem, qui a eu confiance en moi pour la réalisation de ce projet de recherche.Je remercie le Professeur Belem pour son encadrement, sa disponibilité pour l'atteinte des objectifs du projet et pour son soutien financier tout au long de cette maîtrise.Je remercie aussi mes co-directeurs les Professeurs Mostafa Benzaazoua et Abdelkabir Maqsoud pour leurs précieux conseils, pour leur rigueur scientifique et leur étroite collaboration tout au long de ce projet.Je suis reconnaissant à l'équipe de l'URSTM, particulièrement à Yvan Poirrier, Patrick Bernèche, Pierre-Alain Jacques, qui m'ont aidé pendant mes travaux de laboratoire.Je tiens à remercier tous mes collègues étudiants, les Professeurs et le personnel de l'IRME.Je remercie tous ceux qui ont contribué de près ou de loin à la réalisation de ce projet.Je remercie mon frère et ami El Hadji Babacar Kandji pour son accueil, son aide et sa disponibilité.Je remercie aussi son épouse Khady Ndiaye Coulibaly.Je remercie également Aissa Zalagou et son mari Ibrahime Hamani pour leurs soutiens et conseils.Pour finir je voudrais dire MERCI à mes parents, à mon oncle Ibrahima Aliou Diallo et son épouse Aïssata Sy, à mes frères et sœurs pour leurs soutiens constants, leurs encouragements et leurs sages conseils.Je tiens aussi à exprimer ma profonde gratitude à ma chère épouse Fatimata Sall, qui m'a beaucoup soutenu et facilité la tâche.v RÉSUMÉ L'industrie minière génère une quantité importante de rejets, dont les plus importants sont les stériles et les rejets de concentrateurs (résidus miniers).Le stockage de ces rejets en surface est souvent source de problèmes environnementaux.En effet, les rejets sulfureux, une fois exposés à l'air et en présence d'eau, produisent du drainage minier acide (DMA).Un moyen de gestion de ces rejets miniers consiste à fabriquer du remblai en pâte, qui est un mélange des rejets de concentrateur et/ou de stériles, d'eau et d'un agent liant.Le rôle primaire du remblai en pâte est de contribuer au contrôle de terrain en jouant le rôle de support secondaire des chantiers miniers.Le rôle secondaire de ce remblai en pâte souterrain est de réduire les impacts environnementaux de l'exploitation minière en permettant de diminuer les quantités de rejets de concentrateur à stocker en surface.Le remblai en pâte reste le type de remblai le plus utilisé en ce moment à travers le monde.Avec la hausse des demandes en métaux à travers la planète, les mines souterraines sont de plus en plus profondes et les contraintes induites deviennent plus importantes.Il s'avère donc important de pouvoir concevoir un nouveau type de remblai qui serait plus résistant que le remblai en pâte conventionnel.L'objectif principal de ce projet de maîtrise est de caractériser un remblai qui est un remblai mixte composé des rejets de concentrateur et de stériles concassés comme granulats ainsi que d'eau et d'un agent liant.Les résidus et les stériles rocheux proviennent de la mine LaRonde.Deux types de stériles rocheux ont été utilisés dans cette étude : les stériles (oxydés) générateurs d'acide (stériles A) et les stériles non générateurs d'acide (stériles B).Les stériles sont concassés à différents diamètres : 0-15; 0-10 et 0-05 mm pour les stériles A et à 0-20; 0-15 et 0-10 pour les stériles B. Des caractérisations physique (granulométrie, densité relative, surface spécifique), chimique (ICP-AES, XRF, Soufre et carbone totaux) et minéralogique (DRX) sont réalisées sur les composantes du remblai mixte ou Paste Aggregate Fill (PAF).La proportion de stériles dans les PAFs est variée de 10 à 50% du volume (8 à 45% en masse) combiné de résidus et de stériles secs.Le liant est composé de 80% de Slag et de 20% de ciment Portland à usage courant (type GU) et représente 5% de la masse combinée de stériles et de résidus secs.vi Les échantillons de remblai sont préparés avec un affaissement (slump) au cône standard d'Abrams constant de sept (7) pouces (178 mm) excepté ceux préparés pour l'étude de la ségrégation des particules.Les PAF sont coulés dans des moules de 4 x 8 pouces et placés dans une chambre humide pour simuler les conditions in situ.Des PAF à 7, 8 et 9 pouces de slump sont préparés afin d'étudier la ségrégation des particules grossières.Plusieurs aspects de ce nouveau type de remblai sont étudiés : la procédure de fabrication, le suivi du drainage, de la ségrégation des particules et de la teneur en eau, l'évolution de la résistance à la compression uniaxiale à 7, 28 et 90 jours de cure.Les résultats de cette étude montrent que l'ajout de stériles concassés dans le remblai en pâte permet d'augmenter significativement sa résistance mécanique.Le gain de résistance obtenu, dans les conditions drainées, est de 28 à 93% à 28 jours et de 5 à 44% à 90 jours de cure.Dans les conditions non drainées, ce gain est de 81 à 93% à 28 jours et de 35 à 65% à 90 jours de cure.L'étude de la ségrégation des particules a montré que les granulats 0-20 mm ségréguent à un slump de 7 pouces.Une ségrégation de tous les granulats de type B (0-10, 0-15 mm et 0-20 mm) est notée lorsque le slump augmente à 8 ou à 9 pouces.vii

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.028

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.003

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 head0.012
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.239 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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
Admission routes1
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