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Enregistrement W2902751273 · doi:10.36487/acg_rep/1815_52_davies

Understanding and managing surface subsidence at New Gold's New Afton block cave operation

2018· article· en· W2902751273 sur OpenAlexaffabout
Andrew B. Davies, Dave Hamilton, Margaret V. Clayton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGroundwater-related subsidenceMining engineeringSubsidenceDrillingCaveInstrumentation (computer programming)BoreholeFootprintBatholithEngineering geologyGeomorphologyGeotechnical engineeringTectonicsComputer scienceEngineeringSeismologyStructural basinPaleontologyArchaeologyGeographyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New Gold’s New Afton Mine is a 6 million tonne per year operating mine located 8 km outside of Kamloops, British Columbia, Canada. After ~17,700 m of decline access, underground ancillary and footprint development, the first drawbell was blasted in September 2011. The ore being mined is a copper–gold porphyry deposit situated within the Iron Mask batholith complex, bounded by two major subvertical fault structures, and plunges to the southwest. Determining the key components and driving mechanisms of surface subsidence is vital when considering potential impact on critical surface infrastructure. This paper will examine a number of fundamental learnings, starting from the initial feasibility study design assumptions through to actual cave behaviour and observed surface subsidence. As is the case in most start-up operations, early numerical modelling studies and inputs are often data poor and multiple assumptions need to be made. Furthermore, continuous and accurate calibration is required as subsidence evolves over time. This can be achieved through a better understanding of the regional geological model, and use of surface, subsurface and deep-seated instrumentation methods. At New Afton, we embarked upon an intensive instrumentation and drilling program to better understand the regional geological model and rock mass behaviour mechanisms, and their associated subsidence impacts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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