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Enregistrement W2806887985 · doi:10.1139/cgj-2017-0653

Quantifying influence of drilling additional boreholes on quality of geological model

2018· article· en· W2806887985 sur OpenAlexaffvenue
Marie-Hélène Fillion, John Hadjigeorgiou

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)Lawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoreholeGeologyGeotechnical engineeringDrillingRock mass classificationDrillGeotechnical investigationMining engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geotechnical stability analysis in open-pit mines requires access to a representative geotechnical model. The confidence level in the collected geotechnical data influences slope design. This paper investigates the influence of the number of boreholes, drilled to collect geological information, on the quality of one component of the geotechnical model, the geological model. The number of boreholes influences the number of rock core samples collected for the identification of rock type, and the definition of geotechnical domains and their boundaries within the rock mass. A challenge in the definition of the geotechnical domains is the determination of the drill hole density that minimizes the variation in the interpreted geological model from the actual rock mass. To quantify the influence of the drill hole density, boreholes are simulated in the most recently updated geological model for three mine sites. The simulated drill hole density is increased progressively until the variation of the interpreted section, compared with the original section, is minimized. A classification strategy was developed to determine the complexity level for each geotechnical domain. Furthermore, a series of empirical quantitative guidelines are presented prescribing the minimum drill hole density per domain complexity, while limiting variations from the actual rock mass.

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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,444

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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