Far-Field Ground Strain Failure Mode Assessment for Mineral Extraction Near Dams
Notice bibliographique
Résumé
Steeply sloped, high relief landforms with fractured sedimentary geology in proximity to underground mine voids have the potential to produce far-field ground strains which initiate strain failure modes for cross valley dams. The Ryerson Station Dam breach in 2005 brought attention to the possibility of increased hazard to dams due to far-field ground strain phenomena from underground mining.;The mapping study found that three United States Army Corps of Engineers (U.S.ACE) owned and operated dams were within the 1-mile buffer radius, and four within the 2.7-mile buffer radius of mine permits in West Virginia. Some U.S.ACE dams can be very large in their length, changing the offset distances used herein significantly. There were zero U.S.ACE dams found to have any underground mine permit directly underneath their location. The total frequency of occurrence for U.S.ACE dams considered nearby to underground mine permits in WV was 17.4%.;There are many more dams considered in the National Inventory of Dams (NID) than U.S.ACE dams alone. The same buffer radii were chosen to assess the offset distances of NID dams to underground mine permits as were used for the U.S.ACE dam assessment. There were found to be 115 NID dams within the 2.7-mile buffer radius with 79 of those within 1 mile, and 45 directly undermined. The total frequency of occurrence for NID dams existing nearby to permitted underground mines was found to be 18.9%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».