MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2769200991 · doi:10.36487/acg_rep/1710_44_hauta

Application of the GeoSequencing Module to ensure optimised underground mine schedules with reduced geotechnical risk

2017· article· en· W2769200991 sur OpenAlexafffund
Rebecca Hauta, Melissa Whittier, Lorrie Fava

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensCentre for Excellence in Mining Innovation
Organismes subventionnairesVale Canada Limited
Mots-clésGeotechnical engineeringMining engineeringGeologyCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventionally, engineers will impose stope sequencing rules in order to ensure the stability of excavations as mining progresses. Typical rules include fixed direction, primary-secondary and chevron. Using a mine planning software suite, a mine layout is designed, and a set of stope-to-stope precedence links are created, enforcing the applicable rule. The mine planner produces a schedule that meets these and other constraints, in an effort to achieve a high net present value (NPV) for the operation. This time-consuming process limits the planner’s ability to assess alternative mining strategies. Further, the process tends to over-constrain the mine schedule, since it is often the case that an alternative set of precedence constraints can enforce the same rule. By overconstraining the schedule, and by not assessing alternative strategies, significant value may be lost. The GeoSequencing Module is software that facilitates the assessment of stope sequencing strategies, through integration with the Schedule Optimization Tool (SOT). The GeoSequencing Module rapidly generates multiple alternative sets of stope-to-stope precedence links that enforce stope sequencing rules selected by the user. Each set of precedence links is referred to as a geosequencing scenario. For each geosequencing scenario, SOT optimises the life-of-mine schedule, allowing the planner to identify the scenario that supports the highest value for the mining operation. Furthermore, the software has been integrated with a boundary element solver, facilitating assessment of the geotechnical stability of the optimised schedules. A case study for an underground mine has been conducted to validate this methodology. The study demonstrates that multiple mining strategies can be conveniently assessed to determine which scenario yields the most desirable outcome for the mining operation in terms of both geotechnical stability and financial assessment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,282

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMining Techniques and EconomicsTravaux en français237 207