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Enregistrement W2153084179

The Coal Mine Roof Rating in Mining Engineering Practice

2003· article· en· W2153084179 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Mark, G.M. Molinda

Notice bibliographique

RevueResearch Online (University of Wollongong) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock mass classificationMining engineeringRoofCoal miningDrillGeologyEngineeringRock mechanicsCoalGeotechnical engineeringCivil engineeringMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The Coal Mine Roof Rating (CMRR) system was developed ten years ago to fill the gap between geologic characterization and engineering design. It combines many years of geologic studies in underground coal mines and worldwide experience with rock mass classification systems. Like other classification systems, the CMRR begins with the premise that the structural competence of mine roof rock is determined primarily by the discontinuities that weaken the rock fabric. Since its introduction, CMRR has been incorporated into many aspects of mine planning, including longwall pillar design, roof support selection, feasibility studies, and extended cut evaluation. It has also become truly international, with involvement in mine designs and funded research projects in South Africa, Canada, and Australia. Most recently, a new streamlined process to determine the CMRR from exploratory drill cores has been developed. Just three types of information are now required: • Fracture spacing Rock Quality Designation (RQD) from a standard geotechnical drill log • Uniaxial compressive strength from standard lab tests, geophysical downhole logging, or axial point load tests, and; • Diametral point load testing. The CMRR has been implemented in a computer program, which can be obtained from NIOSH free of charge. The program facilitates calculation of the CMRR from either underground or drillcore data. Values from many

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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