Geostatistical interpolation of estimated RQD values and its use in geomechanics design considerations – a case study
Notice bibliographique
Résumé
Geostatistical interpolation techniques have proved its utility in all disciplines of geosciences and have potential to be used in geomechanics design applications. The principals of geostatistics are developed based on the fact that almost all geosciences data has some relationship with its location in space. Geostatistical tools decipher this relationship and exploit it to estimate the rock properties at an unsampled location. This work is an attempt to apply geostatistics in geomechanical design using nearest neighbour, inverse power and kriging interpolation of estimated Rock Quality Designation index (RQD) values from drill cores from part of one and four shear orebodies of Vale’s Garson Mine in Sudbury, Ontario, Canada. A comparative study of different methods and their correlation with mapped geology provided the most effective method for RQD interpolation. The part of orebody selected for this application has undergone intensive drilling with sufficient data volume to create an RQD block model with high degree of confidence. The RQD block model provided a basis for rock mass classification and creation of RQD maps along planned mining layouts, which served as an important tool for initial geomechanical assessment. This methodology has a potential to expand its application to other geomechanics parameters, such as RMR and Q values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».