Volumetric analysis of rock mass instability around haulage drifts in underground mines
Notice bibliographique
Résumé
Haulage networks are vital to underground mining operations as they constitute the arteries through which blasted ore is transported to surface. In the sublevel stoping method and its variations, haulage drifts are excavated in advance near the ore block that will be mined out. Numerical modeling is a technique that is frequently employed to assess the redistribution of mining-induced stresses, and to compare the impact of different stope sequence scenarios on haulage network stability. In this study, typical geological settings in the Canadian Shield were replicated in a numerical model with a steeply-dipping tabular orebody striking EW. All other formations trended in the same direction except for two dykes on either side of the orebody with a WNW–ESE strike. Rock mass properties and in situ stress measurements from a case study mine were used to calibrate the model. Drifts and crosscuts were excavated in the footwall and two stope sequence scenarios – a diminishing pillar and a center-out one – were implemented in 24 mining stages. A combined volumetric-numerical analysis was conducted for two active levels by comparing the extent of unstable rock mass at each stage using shear, compressive, and tensile instability criteria. Comparisons were made between the orebody and the host rock, between the footwall and hanging wall, and between the two stope sequence scenarios. It was determined that in general, the center-out option provided a larger volume of instability with the shear criterion when compared to the diminishing pillar one (625,477 m3 compared to 586,774 m3 in the orebody; 588 m3 compared to 403 m3 in the host rock). However, the reverse was true for tensile (134,298 m3 compared to 128,834 m3 in the orebody; 91,347 m3 compared to 67,655 m3 in the host rock) instability where the diminishing pillar option had the more voluminous share.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».