Reliability analysis and design of backfill in a cut-and-fill mining method
Notice bibliographique
Résumé
In underground mining, hydraulic backfill materials, such as waste tailings, river sand, and cement, are often used to fill underground mined stopes. In cut-and-fill mining methods with blasthole stoping and delayed backfill, after extraction of adjacent pillars that contain economic minerals, the backfill is often subject to exposure of free standing on at least one side. A key concern for mining engineers is the stability of this immediately-bordered backfill body, because the backfill stability has a significant effect on the dilution/loss rate and the safety of mining operations. It is found that backfill stability is one of the mining subjects most dominated by uncertainty. Rock and backfill properties, environmental conditions, and analytical models are such factors contributing to uncertainty. Conventional methods simplified the problem by considering the uncertain parameters to be deterministic, and accounted for the uncertainties through the use of empirical factors of safety. This paper aims to conduct stability analysis of backfill in underground mining using a probabilistic reliability method, which is an extension of conventional deterministic methods. The parameters of backfill properties are modelled as random variables. In order to determine the failure probability of the backfill in a cut-and-fill mining method of an underground mine in China, a three-dimensional wedge model is set up for the backfill and a corresponding limit state function is established to characterize the backfill stability for the purpose of reliability analysis. The influences of the mean values, coefficients of variation, probability distribution types, and correlation between random variables are carefully investigated through sensitivity analysis. The results obtained give insights into the mechanism of backfill stability and could provide some useful clues on how to choose the right backfill materials.
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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 | 0,001 | 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 ».