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Enregistrement W2624292530 · doi:10.36487/acg_rep/1410_51_shnorhokian

Analysis of microseismic cluster locations based on the evolution of mining-induced stresses

2014· article· en· W2624292530 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDeep mining · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensMcGill UniversityVale (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroseismBoreholeInduced seismicityGeologyRange (aeronautics)Rock mass classificationMining engineeringSeismologyComputer scienceData miningGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical modelling is increasingly being used in the mining industry as part of the planning process. Its areas of application range from the estimation of in situ stresses at planned locations of underground facilities, to the effects of stope sequence alternatives on drift instability. In terms of the size of their study area, numerical models can range from a section of a given level to mine-wide dimensions, with an increase in complexity and input information requirements. Microseismic activities induced by mining operations can be studied using mine-wide numerical models that have been properly calibrated. In this paper, mining-induced seismicity at the Vale Garson Mine is examined between 2006 and 2008 with a numerical model constructed in FLAC3D. Two sets of microseismic activities are used as a basis of the study; events from the microseismic database with energy outputs greater than 100 kJ, and events that have resulted in rockbursts within developments, regardless of their energy outputs, for a total of 24 events. In the first phase of the study, the coordinates and location error of each event, as obtained from the microseismic database, are used to construct a location cube defining the maximum boundaries within which the actual coordinates must lie. Based on the 24 location cubes plotted, four microseismic clusters are identified. In the second phase, the mine-wide model is calibrated based on laboratory results of rock samples, borehole data of rock mass properties, and an in situ stress measurement point on 4900L (1,495 m). The historical stope sequence followed at the mine is replicated in the model from 2001 to 2008. Mining-induced stresses within the location cubes of two clusters are examined using the maximum shear stress, brittle shear ratio, and the continuous change in differential stress (CC-DS) when compared to pre-mining conditions. It is shown that all event location cubes studied register an abrupt increase in CC-DS some time before or during the occurrence of that event. In the final phase, the most microseismically active zone in one of the geological units is compared to relatively quiet zones in terms of CC-DS conditions. It is shown that the CC-DS values are mostly constant in the latter zone, while they typically undergo abrupt and sudden changes in the active one prior to microseismic events. Hence, a new method of analysis with the potential of predicting the location of microseismic clusters is introduced.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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