Wave propagation simulation in underground mines by SPECFEM2D
Notice bibliographique
Résumé
In burst-prone underground mines, seismic waves generated from a fault slip seismic event may play a critical role in causing relatively large, localised rockburst damage. This study hypothesises that altered wave pattern due to geological structures and mine excavations is one of the important causes of localised rockburst damage resulted from a relatively large fault slip seismic event. The study aims to better understand wave propagation patterns around mine tunnels and to capture peak particle velocity (ppv) accurately for rockburst damage forensic analysis and dynamic support design. For these purposes and as the first step, advanced seismic wave propagation modelling tool SPECFEM2D is used to study complex wave propagation patterns in underground mines. In the present study, particular attention is directed to the influence of different mine excavations and geological structures on wavefield patterns. The simulation results show that the ppv distribution around a tunnel can be altered largely, leading to high and low ppv zones around the tunnel. Moreover, the response of ground motion and wavefields become more complicated as more mine excavations and geological structures are involved; modulation of travel time and long S-coda waves can be observed in the complex waveforms. Using the modelling approach, areas in a mine that may experience high potential of rockburst damage could be identified and correlated to field observation, and mine safety could be improved by implementing dynamic rock ground support in these areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».