Notice bibliographique
Résumé
Sublevel caving (SLC) is an underground mass mining method where the orebody is divided into a regular network of tunnels. The ore is extracted by level working downwards through the orebody. The caved waste from the overlying rock mass fills the void created by ore extraction generating a dynamic mixing situation between the broken ore and the waste (dilution) from upper levels. The dynamic process of mixing creates a significant challenge in the SLC project to estimate grades reliably. PCSLC is an application developed by Gemcom Software specifically designed for the mine planning of Sub Level Caving projects and operations. It incorporates a rich set of tools to assist with the whole design and planning process including a sophisticated mixing models, it can simulates the material flow observed in caving mines using a technique known as Template Mixing, but due to the complexity that it represents, it is extremely necessary to calibrate its results against real data. The main purpose of this study was to calibrate the mixing model implemented in PCSLC using real data from Newcrest Ridgeway Gold Mine to provide guidelines for SLC project to forecast grade reliably. The methodology used was to collect historical information provided by Ridgeway to reproduce its design and result in PCSLC and then be capable to understand the complexity of gravity flow in SLC. Key information for this purpose was the utilization of the trial marker scale experiments applied at the mine, since it creates the concept of material recovery curve per level. This was fundamental to create a PCSLC model and be able to replicate the tonnage extracted and the grades reported at the mine. One of the main results in this thesis is the understanding of the gravity flow in SLC method and the demonstration of the benefit to use a recovery curve per level as a main driver for mixing modeling. The calibration of the mixing model in PCSLC was successful and the most important part is the guideline created to use in PCSLC to get reliable results in the prediction of grades and dilution for production scheduling purposes.
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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 ».