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Enregistrement W1821447117 · doi:10.1139/cgj-2013-0123

Stability of mine development intersections — a probabilistic analysis approach

2013· article· en· W1821447117 sur OpenAlexafffundvenueabout
Wael Rashad Elrawy Abdellah, Hani S. Mitri, Denis Thibodeau, Lindsay Moreau-Verlaan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of SudburyMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHaulageIntersection (aeronautics)Mining engineeringStability (learning theory)Underground mining (soft rock)Probabilistic logicOpen-pit miningInstabilityEngineeringGeotechnical engineeringGeologyStructural engineeringComputer scienceMathematicsCoal miningTransport engineeringStatisticsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mine developments, such as haulage drifts, cross-cuts, and intersections, are the only way to access valuable ore from mining zones; they link mine developments with the nearest ore access points. Thus, they must remain stable throughout their service life or production plan. Mine development instability can cause production delay, loss of reserves, as well as damage to equipment and injury to miners. This paper presents a stepwise methodology to assess the stability of mine development intersections with respect to the mine production plan. A case study, the #1 Shear East orebody at Vale Garson Mine in Sudbury, Ontario, is presented. A three-dimensional, elastoplastic, finite difference model (FLAC 3D) is created to simulate the development of an intersection situated 1.5 km below ground surface. The unsatisfactory performance of the intersection is evaluated in terms of strength-to-stress ratio with respect to mining sequence. A failure criterion is defined by a minimum strength-to-stress ratio of 1.4, and is used for mine developments (temporary openings). The intersection stability is evaluated at various mining stages and the modified “point-estimate method” (PEM) of (2n 2 + 1) is then invoked to study the probability of drift instability at the intersection. The results are presented and categorized with respect to probability, instability, and mining stage.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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