A digital face mapping case study in an underground hard rock mine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a case study of a digital discontinuity mapping system used as a rock mass characterization tool in an underground hard rock mine. This mapping system allows for a fast acquisition of information that can best characterize the geological structural regime without exposing workers to potentially unsafe conditions. This method can be used to overcome some of the shortcomings of traditional mapping methods, such as limited access to rock exposures. Photographic images of the exposed rock mass are introduced into a software package that has been developed to extract potential discontinuity traces using detection algorithms. Detected features that do not describe discontinuity traces are removed from the images using artificial neural networks. Operator intervention can improve the reliability of the system by linking incomplete discontinuity segments. This developed process results in the construction of a discontinuity trace map that can be used for rock mass characterization purposes. The system was employed to construct discontinuity trace maps of twenty 1.8 m by 1.8 m mapping windows from two locations in an underground hard rock mine. The ability of the system to quantify the geomechanical characteristics of the rock mass was evaluated by comparing the results with those of manually drawn discontinuity trace maps. The results of this study have helped to evaluate the digital face mapping system and identify its limitations.Key words: rock mass characterization, image processing, discontinuity networks, neural networks.
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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 | 0,001 |
| 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 découle