In situ pressures in cemented paste backfill — a review of fieldwork from three mines
Notice bibliographique
Résumé
There is a requirement for better understanding of in situ cemented paste backfill (CPB) behaviour in order to optimise backfilling strategies, i.e. two stage versus continuous pours, pouring rates, time to blast alongside a CPB stope. Furthermore, such data is required to calibrate numerical and analytical models and provide input parameters for laboratory testing of CPB. In response to the requirement for in situ data, the University of Toronto has led an international research project in which six stopes at three partner mines have been comprehensively instrumented with geotechnical instrumentation. The aim of this project is to better understand CPB in situ behaviour in terms of quantifying cement hydration rates, consolidation and arching mechanisms, to provide some estimates of in-stope and barricade pressures and to ultimately improve backfilling efficiency at the partner mines. In this paper, we firstly review the instrumentation procedures to provide guidance for operations seeking to apply similar site-specific backfill investigation. Secondly, key results are presented from the field tests. Each site presents significant similarities and differences in terms of backfill pressure. New data are presented from Barrick’s Williams Mine, in which low barricade pressures are measured when continuously backfilling a 50 m high, 70° dipping stope. The potential for increasing barricade pressures when flushing paste lines into the stope is demonstrated. Case studies from Inmet’s Cayeli Mine provide a comparison of factors affecting backfill pressures, in terms of the relationship between backfill rise rate and cement hydration rates in controlling barricade pressure. The Xstrata Copper Canada Kidd Mine case studies provide evidence that pressures can increase during periods of downtime in backfilling, which we interpret due to thermal expansion of CPB. Pressures exceeding 1 MPa are measured in the Kidd CPB, as the effect of rockbursts and nearby mining are shown to transfer pressure onto the backfill. At all the sites, the exceptional value of instrumentation in backfilling has been demonstrated. The most efficient backfilling strategies will employ real-time barricade monitoring to backfill stopes on a case-by-case basis.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».