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Enregistrement W2077845304 · doi:10.1080/17480930701325095

Control of dilution using the modified creeping cone method at Selebi North Mine

2008· article· en· W2077845304 sur OpenAlexaff
J. Szymański, S. M. Nareetsile, Raymond S. Suglo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mining Reclamation and Environment · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Natural Resources
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDilutionCone (formal languages)ArchBeam (structure)Computer scienceStructural engineeringMining engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceGeologyEngineeringAlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mining companies are adopting bulk mining methods in their operations because they are safe and can be easily mechanized and automated. The introduction of the creeping cone method at Selebi North Mine in Botswana reduced ore dilution by a half. However, the low grades of the mineable reserves in the deeper sections of the mine require further reductions in dilution to mine profitably. The modified creeping cone (MCC) method was designed to create stable stope wall conditions and give lower dilution levels. Voussoir arch and simple beam theory methods were used to design the MCC method. The results show that for stopes 50 m high and 4 – 22 m wide, 50 – 185 m of room span can be mined using cable bolt reinforced walls. With the MCC method, ore dilution can be reduced to 19.2% while ore grades will increase by 10.5%. Keywords: DilutionStopePillarsWallsRockmass

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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,248

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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