Notice bibliographique
Résumé
Empirical methods should be applied only in situations where the features are similar to those used in their original database. The Stability Graph methodologies proposed by Mathews et al. (1981) and by Potvin (1988) are used to design open stopes. Case studies of Canadian and Australian mines bear the two propositions. There is no evidence that these methodologies can be extrapolate to the geomechanical features of Brazilian mines. The main objective of this study was to find evidence supporting the use of these approaches for geomechanical Brazilian conditions. This study consisted of collecting data from Brazilian mining companies that employs sublevel stoping mining method, estimate the operational dilution, as well as the hydraulic radius and the Stability Number for each stope face. Numerical modeling was used to obtain the stability number factor related to the stresses around the excavation. The Stability Graph Methodologies proposed by Mathews et.al (1981), Potvin (1988) and Mawdesley et al. (2001) have been used to compared the results with the limits of stability defined by each author. The analysis of 65 surfaces (hangingwall, footwall, stope end, stope begin and back) of 17 stopes were used in this study. Usually the hangingwalls and the backs are more unstable and, therefore, were analyzed with greater concern. The parameters needed for this analisys may present a bias depending on the stope face observed. All walls were analyzes but hanginwalls and backs, were reviewed with greater emphasis. The restricted database does not allow to conclude that the Brazilian mines are in agreement with the methodologies evaluated, and does not support the use of different stability limits. A larger number of case studies should be used to validate the efficacy of these methods in Brazilian mines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».