Évaluation et prédiction de la conductivité hydraulique saturée des mélanges sol-bentonite utilisés dans la construction des structures d’entreposage des rejets miniers
Bibliographic record
Abstract
La disponibilité limitée de matériaux fins à proximité des sites miniers pose des défis lors de la construction des structures de confinement et de stockage des rejets miniers, telles que les digues et les recouvrements miniers (recouvrement à faible conductivité hydraulique et couvertures à effet de barrière capillaire). Cela peut entraîner une complexité et des coûts accrus dans la construction. Une solution prometteuse réside dans l’utilisation de mélanges sol-bentonite en tant que matériaux à faible conductivité hydraulique. \nL’objectif principal de ce projet de recherche est d’évaluer le potentiel d’utilisation des mélanges sol-bentonite dans la construction des structures de confinement et de stockage des rejets miniers. Différents essais de caractérisation hydrogéologique ont été réalisés sur trois types de mélanges gravier-, sable- et résidu-bentonite à des teneurs en bentonite allant de 5.0 à 9.0% bentonite. Des essais de perméabilité ont été entrepris pour évaluer les effets de différents facteurs, tels que le type et la teneur de bentonite et la distribution granulométrique du matériau de base sur la conductivité hydraulique saturée (ksat) des mélanges sol-bentonite testés. De plus, des essais de gel-dégel ont été effectués pour évaluer l’influence des cycles de gel-dégel sur les ksat des différents mélanges. \nLes résultats obtenus montrent que les ksat des mélanges CR1-B1, CR2-B1, R-B1 et S-B1 diminuent avec l’augmentation de la teneur en bentonite. Les valeurs de ksat des mélanges CR1-B1 et CR2-B1 varient de 5.8×10-7 à 3.5×10-8 cm/s et de 7.7×10-6 à 3.6×10-7 cm/s respectivement pour des teneurs en bentonite de 5.0% à 9.0%. Et pour S-B1 et R-B1, les valeurs de ksat varient de 9.5×10-7 à 9.0 ×10-8 et 2.3×10-6 et 2.1×10-7cm/s respectivement pour les mêmes teneurs en bentonite. \nEn plus, en comparant les valeurs ksat des mélanges CR1-B1 et CR2-B1, ayant des matériaux de base de distribution granulométrique différente, il est observé que plus la granulométrie du matériau de base est étalée, plus la valeur de ksat du mélange est faible. Il est remarqué également que le type de bentonite n’a pas d’influence significative sur la valeur de ksat des mélanges CR1-B1,CR1-B2 et CR1-B3 dans ce cas d’étude. L’impact des cycles de gel-dégel sur les ksat des mélanges CR1-B1, CR1-B2, R-B1 et S-B1 s’est avéré relativement limité, mais dépend du type de bentonite et de la granulométrie du matériau de base surtout pour les mélanges du gravier-bentonite. \nEn général, ces résultats de caractérisation indiquent que les mélanges CR1-B1, CR1-B2, R-B1 et S-B1 présentent les propriétés hydrogéologiques nécessaires pour être utilisés comme matériaux à faible conductivité hydraulique, mais d’autres travaux devraient être réalisés surtout sur les mélanges du gravier-bentonite. \nEn plus de la caractérisation des propriétés hydrauliques, cette étude vise également à adopter un modèle prédictif de la conductivité hydraulique saturée des mélanges sol-bentonite. Deux équations ont été développées en se basant sur le modèle de KCM (Mbonimpa et al., 2002), en prenant en compte à la fois les propriétés de la bentonite, celles du matériau de base et celles du fluide en écoulement. L’équation 3.21 est recommandée pour prédire les valeurs de ksat de tous les types de mélanges sol-bentonite et plus spécifiquement pour les mélanges ayant des matériaux de base de granulométrie uniforme et pour des limites de liquidités de bentonites entre 150 et 500%. Et dans le cas d’utilisation des mélanges sol-bentonite dans les structures d’entreposage, les matériaux de base utilisés sont généralement de coefficient d’uniformité supérieur à 5. Dans tel cas d’utilisation, l’équation 3.20 est préférée pour estimer avec précision les valeurs de ksat des mélanges sol-bentonite ayant des limites de liquidités de bentonites entre 150 et 352%. Ces équations peuvent être utilisées pour obtenir des informations préliminaires sur la perméabilité lors des phases d’analyse préliminaires, ainsi que pour évaluer la validité des résultats des essais en laboratoire. \nCette recherche contribue à une meilleure compréhension des facteurs influençant la conductivité hydraulique saturée des mélanges sol-bentonite, ouvrant la voie à leur utilisation potentielle en tant que matériaux à faible perméabilité dans les structures de confinement des résidus miniers. Cependant, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour mieux comprendre le comportement mécanique et la durabilité des mélanges de sol-bentonite testés. Une évaluation de la performance de ces mélanges sur le terrain est recommandée afin de vérifier l’absence d’interaction chimique entre le mélange et le fluide en écoulement. Ainsi, il est recommandé, dans le cas de leur utilisation dans la construction de couvertures à effet de barrière capillaire, de mesurer la capacité de rétention d’eau et la diffusion d’oxygène, tout en évaluant l’influence des cycles de gel-dégel sur ces deux propriétés dans des conditions nordiques. Des travaux supplémentaires pour bien fixer les limites et les hypothèses de validité des équations proposées sont également primordiaux.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
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| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".