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Enregistrement W2978896013 · doi:10.11159/mmme18.101

GIS based Mine Spill Damage Assessment

2018· article· en· W2978896013 sur OpenAlexvenueno aff
Hyunbock Lee, Huaihu Yi, Young‐Wook Cheong

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeoscience and Mining Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceEnvironmental scienceMining engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies have been conducted on the mine plug as one of the measures to deal with AMD (acid mine drainage) from abandoned mine sites, and there are many cases where AMD has been treated using the method.([1], [3], [5], [6]).But there are cases of contamination around closed mines due to mine plug collapses like the Gold King mine blowout in Colorado, USA ([7], [8]).This point has a great influence on the Korean mine reclamation business to control AMD from abandoned mine using mine plugs recently, because the way to estimate the damage of mine blowout have not yet been established.There are some studies that estimate soil erosion and sediment yield from mine tailing dumps at abandoned mining areas using the GIS in the Korean mine reclamation business ([9], [11]).However, if a massive mine water spill accident occurs such as the Gold-King accident, the method has a limitation in applying the case.So, it is necessary to investigate studies that estimate the damage of flood using GIS.The Ministry of Construction of Japan developed FLEM (Flood Loss Estimation Modelling approach), and US Army Corps of Engineers developed HEC-FDA to estimate flood damage ([4], [10]).And BTRE(Benefits of flood mitigation in Australia) takes into account the damage to residential, commercial, industrial, socioeconomic activities, land and non-structures using the concept of the relationship between the flood depth and the flood damage [2].Therefore, this study attempts to estimate the potential damage by assuming the accident of mine plug collapse at the Waryong-Joungwon mine in which the mine plug method is considered one of the methods to control AMD with the way of estimation flood damage using GIS.Because of abnormal rainfall, this study estimate the damage following assumptions Assumption 1.The mine plug is collapsed due to the increase of the water pressure as result of the full of mine water in the new 1 drift.Assumption 2. The mine plug is collapsed due to the increase of the water pressure as result of the filling of the mine water in entire drifts (new 1drift, 5 drift, 3 drift, and 1drift).As in the case of the assumption 1, the volume of the mine water flowing out is theoretically estimated to be 4,435.31metric tons, which is the same as the volume of the new 1 drift.In the case of the assumption 2, the discharge amount is estimated to be 7244.38metric tons, which is the sum of all drift volumes.And based on the differences in mine drainage runoff estimates from the assumption 1 and the assumption 2, the extent of damage areas are 209,200m 2 and 217,000m 2 respectively.Although the difference in the extent of damage between the assumption 1 and the assumption 2 is not large, it is estimated that the depth of damaged area in the assumption 2 is deeper.The farmland, which is a private property to be compensated for damages, is 161,800m 2 in both the damaged area.Since the damage compensation by MIRECO (Mining Reclamation Corp.), a Korean government agency, differs by crop type, it must be classified within the extent of damage estimated by GIS.Most of the affected areas are paddy fields, so the compensation for rice is applied as agricultural land compensation.Thus, the estimated damages are about $144 million USD for farmland and about $524 million USD for soil improvement as following.The estimated results show that there are costs to consider in addition to construction and maintenance costs to select a method to control mine drainage in the study area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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