Evolution of a block cave from time-lapse passive source body-wave traveltime tomography
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Most underground mines are equipped with microseismic monitoring systems that allow the detection, location, and characterization of microseismic events. Microseismic events can be exploited to understand the rock mass response to mining. However, seismicity provides information only for regions that are seismically active. Although some information on nonseismically active regions can be obtained from point measurements and numerical modeling, these methods suffer from limitations of their own. Passive source traveltime body-wave tomography (passive source tomography [PST]) uses information readily collected by microseismic monitoring systems, namely, the P- and/or S-wave traveltimes and microseismic event hypocenter locations. This technique allowes the simultaneous estimation of the velocity distribution between sensors and microseismic events and the correction of microseismic event hypocenter locations. In this paper, we present an application of time-lapse PST to the Northparkes Mines E26 Lift 2 block cave showing that PST can be used to obtain information on evolution and distribution of seismic velocities, leading to a better understanding of stress distribution and redistribution and of rock mass behavior during the development and production phases. In particular, we found that (1) the magnitude of the velocity perturbation varied through time and appeared to be strongly correlated with the intensity of microseismic activity, the mining rate, and the nature of the mining activity, (2) the velocity models provided information that allowed for the inference of the cave geometry and its evolution through time, (3) the stress distributions inferred from the velocity model were not fully consistent with a widely accepted conceptual stress redistribution model, which may reflect the significant influence of rock mass inhomogeneities and the mining sequence, (4) seismicity was found in regions in which velocity was higher and lower than the background velocity, and (5) there was no obvious correlation between geology and velocity distribution and evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».