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Record W7162016936 · doi:10.82308/9135

An investigation into the mechanical properties of Gelfill

2012· dissertation· en· W7162016936 on OpenAlexaboutno aff
Mehrdad Fadaei Kermani

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicTailings Management and Properties
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMaterials testingNonlinear elasticityCompression test

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le processus de remplir le vide par du matériel stérile dans les activités minières souterraines est défini comme étant du remblai. Le remblai a commencé progressivement à intégrer les opérations minières souterraines pour augmenter l'extraction du minerai, pour améliorer la stabilité des souterrains et finalement pour se débarrasser du stérile. Les contraintes associées aux minages en profondeur dans le Bouclier Canadien requièrent de nouvelles approches pour le remblayage afin de supporter les contraintes pendant et après les opérations minières. Il n'est pas seulement requis d'avoir de nouveaux systèmes ou bien de les modifiés, mais aussi de nouvelles techniques pour optimiser les opérations et le cycle de la mine.Au cours des 5 dernières années, de profondes recherches ont été réalisées pour investiguer les propriétés mécaniques du remblayage par gel et de trouver ses avantages face au remblayage hydraulique cimenté. Le remblayage par gel est un matériau sous-développé du remblai qui utilise un activateur alcalin tel que du silicate de sodium dans son liant.Dans cette recherche, les propriétés mécaniques et physiques du remblai par gel ont été étudiées en effectuant une série d'expériences de laboratoires tels que des tests de compression uniaxiale et triaxiale, d'ailleurs, les microstructures du remblayage par gel et du remblayage hydraulique cimenté ont été analysées en utilisant la porosimétrie au mercure et la microscopie électronique à balayage.Les tests ont été effectués pour déterminer l'évolution de la résistance du remblai hydraulique cimenté et du remblai par gel préparé avec diverse solution de silicate de sodium, le comportement mécanique du remblai par gel et du remblai hydraulique cimenté a été comparé et étudié dans différentes conditions. Les conditions étaient les suivantes :•Concentration de silicate de sodium•Le dosage du liant•La densité de la pulpe•Le temps de mélange•La température de durcissement Les résultats démontrent que le taux d'acquisition de force des échantillons de remblai par gel contenant une quantité appropriée de silicate de sodium est plus rapide que celle des échantillons CHF sur une période de durcissement de 28 jours. Cela conduit en 28 jours à une résistance mécanique plus élevée dans les échantillons de remblai par gel en comparaison à des échantillons de CHF. Les résultats ont également montré que le taux et le montant total des eaux de drainage des spécimens de remblai par gel est plus petite que celle de CHF. Le test MIP a montré que la structure des pores de CHF a été modifiée par l'addition de silicate de sodium, cette altération peut contribuer à des meilleures propriétés physiques observées dans les échantillons de remblai par gel. Les photos MEB prises à partir d'échantillons de remblai par gel et de CHF a révélé que l'addition de silicate de sodium peut accélérer la formation de l'hydratation des liants, conduisant à une meilleure résistance mécanique des spécimens de remblai par gel en comparaison aux spécimens de CHF. Les résultats indiquent qu'il existe un potentiel pour améliorer la stabilité des mines U/G et d'améliorer l'économie hydraulique de remplissage.

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 score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.019
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.190 · 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

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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