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Enregistrement W2948150532 · doi:10.17580/gzh.2019.05.06

Probability assessment of pit wall stability in jointed rock mass

2019· article· en· W2948150532 sur OpenAlexfundno aff
B. A. Chukin, R. B. Chukin

Notice bibliographique

RevueGornyi Zhurnal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooUniversity of TorontoRoyal Academy of Engineering
Mots-clésRock mass classificationStability (learning theory)GeologyWall rockMining engineeringGeotechnical engineeringComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the real data from engineering–geological investigation and laboratory tests, probability assessment of pit wall stability was performed for pit wall at the Kumtor gold ore deposit in the Kyrgyz Republic. The sensitivity analysis was carried out determine influence of random variables on the pit wall stability based on the computational experiment according to the scheme of the central composite plan. The chosen variable factors were the parameters of the Hoek–Brown criteria, the general angle of the pit wall slope and the ground water level in the pit. The computational experiment was implemented out using the test example of pit wall 400 m heigh. According to the sensitivity analysis, the dominant factor is GSI—geological strength index, which describes how heavily rock mass is jointed and is determined by the results of engineering–geological investigation. With regard to the influence on the pitwall stability, the GSI parameter is twice as high as the compressive strength of the undisturbed sample and three times as high as the general slope angle and ground water level. Thus, the distribution law of pitwall FoS is primarily affected by the distribution law of GSI parameter, which, gentically is individual per each pit wall area. For probability assessment of stability, a random variable is selected to be FoS. The reliability of FoS calculation is based on a FLAC program option to perform complex processing of random variables by the Monte Carlo method and to calculate stability of each implemented variant. In total, 100 variants were implementede. The statistical estimation of the mathematical expectation accuracy of FoS was performed by the sample mean FoS based on the determination of confidence intervals with a given reliability γ=0.99. In our case, testing the hypothesis of the normal distribution law for FoS was rejected in favor of the Weibull distribution. The law of distribution of the GSI parameter in each geological zone was different from normal. The calculated probability of failure by the Weibull distribution was Р(FoS<1)=31.7 %. The decision on the stability of the pit wall was made based on the comparison of Р(FoS<1) with the critical probability of pit wall failure Рcrit. We believe that the most acceptable values of Рcrit are withn the range from 5% to 0%. The comparison of Р(FoS<1) with Рcrit, in our case, indicates the need to carry out measures aimed to increase overall stability of the pit wall in the study section. The reli ability of probability assessment of pit wall stability is based on the implementation of the rules and methods of statistical processing and analysis of both source and calculated data on the specialized program Statistica.

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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,802

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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