Application of the GeoSequencing Module to ensure optimised underground mine schedules with reduced geotechnical risk
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 ».