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Enregistrement W1749331562 · doi:10.1139/t2012-012

Prediction and follow-up of failure and fallouts in footwall drifts in the Kiirunavaara mine

2012· article· en· W1749331562 sur OpenAlexvenueno aff
Catrin Edelbro, Jonny Sjöberg, Lars Malmgren, Christina Dahnér-Lindqvist

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLuleå Tekniska Universitet
Mots-clésCohesion (chemistry)GeologyBrittlenessGeotechnical engineeringStress fieldSofteningMining engineeringFinite element methodStructural engineeringMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A likely result of changes in rock stresses due to progressing mining is an increased number of compressive stress–induced failures. This paper presents the results from numerical analysis and observations of stress-induced fallouts in footwall drifts in the Kiirunavaara underground mine. A brittle-plastic “cohesion-softening friction-hardening” (CSFH) material model was used for simulating brittle fallouts. To account for mining-induced stress changes, the local model stress boundary conditions were extracted from a global model. The rock mass properties were based on field observations in the footwall drifts as well as on results from laboratory testing. A multi-stage analysis was carried out to gradually change the stresses to simulate mining progress. A parametric study was conducted in which strength properties, location, and shape of the footwall drift were varied. Yielded elements and maximum shear strain were used as damage and fallout indicators. The modelling results were sensitive to the shape of the drift. The location of the predicted fallouts was in good agreement with the location of observed fallouts for the case in which the drift roof was simulated flatter than the theoretical cross section. The results indicate that the true shape of the drift is different from the planned one.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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