Numerical modelling and scientific visualisation – integration of geomechanics into modern mine designs
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
As mines progress to depths for which the induced stress levels exceed the intact strength of the host rock, significant challenges related to rock mass instability must be met. However, given complexity and the scale of orebodies in deep mines, it is increasingly more challenging to predict/pinpoint where and when stress levels will become problematic. Prediction of where and when large scale instabilities will occur continues to be the ‘holy grail’ of rock mechanics in deep mining. There is no perfect solution; however, there have been a number of technological advancements that greatly helped to develop our understanding of rock mass behaviour and the risks pertaining to deep hard rock mines. It is recognised that at the mine scale, geology and material properties are not fully known, however, using past experience and sound engineering judgment, it is possible to use innovative tools and methodologies to arrive at a reasonable approximation of how a rock mass will behave at depth. The main goal of this paper is to provide an overview of how some of these tools and methodologies have evolved and are actively being applied to the planning of deep mines. Vale Canada Ltd.'s Creighton Mine will be used as a case study to demonstrate how these new techniques have contributed to a better understanding, and hence a better mine planning approach for hard rock mines at depth.
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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 | 0,000 |
| 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 découle