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Enregistrement W3021084185 · doi:10.3997/2214-4609-pdb.168.arq_989

Application of moment tensor inversion for the evaluation of failure components of induced microseismicity

2003· article· en· W3021084185 sur OpenAlexaboutno aff
Cezar I. Trifu

Notice bibliographique

Revue8th International Congress of the Brazilian Geophysical Society · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced seismicityGeologyPillarSeismologyShear (geology)SillSlip (aerodynamics)Mining engineeringMicroseismFailure mechanismGeotechnical engineeringPetrologyEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evaluation of the volumetric and shear failure components at seismic event locations is carried out using the moment tensor inversion of observed seismic displacements (e.g., Strelitz, 1978; Jost and Hermann, 1989). Applications based on mine induced seismicity offer valuable additional information for the design and planning of mining operations. The methodology mployed in these applications is based on the quasiautomatic evaluation in the time domain of the observed low frequency displacements as a combination of squared displacements and velocities with first polarities attached (Trifu et al, 2000; Trifu and Shumila, 2001, 2002). At Kidd mine (Ontario, Canada), a sill pillar at depth is investigated in connection to associated increased stress levels and the generation of microseismicity. Although critical for hauling operations at this open stop mine, the pillar appears to pose an imminent danger and the mine is evaluating its controlled destruction. However, failure analysis of the seismicity occurred within this pillar outlines a mechanism characterized by a major tensile component (72-76%), seconded by minor pure-shear (15- 20%). This typical crack opening mechanism supports the conclusion that the pillar only exhibits incipient bursting conditions, as serious deterioration would be characterized by pure-shear fractures. Instead, pureshear failures tend to locate outside this pillar, within highly fractured rock mass. The pillar was consequently maintained and continued to be used, although kept under control. For a similar mining operation at Darlot (Western Australia), the question is raised whether the microseismicity is associated with the mapped faults or the mining stops. The mechanism results outline the presence of a large pure-shear failure component (up to 60%) and a significant volumetric component (20-40%). The mine geological model permits the evaluation of the smallest divergence angle between the orientations of either of the two nodal planes of the pure-shear component and that of the closest elemental fault cell, as well as that of the average fault. The results show significant divergence angles of 30–60o. Since synthetic tests show that the mechanism solution is retrieved to within 10–15o even under up to 30% amplitude variance simulating unaccounted attenuation effects, these results support the conclusion that the microseismicity at Darlot mine is primarily influenced by local stope and mining sequence. At Ridgeway mine (New South Wales, Australia), a sublevel caving, the mechanism analysis supports the finding that the distribution of microseismicity provides a leading assessment of the caving front from the top of the loosened zone to the cave back, a zone that extends over approximately 20 m. Failure mechanisms show the presence of a high percentage of pure-shear (> 50%), together with a considerable amount of volumetric failure (~ 40%). In order to cave in, the rockmass adjacent to the cave must be essentially fractured. The large amount of shear exhibited by the above mechanisms is inagreement with the presence of a highly fractured rockmass. Additionally, the tension axes tend to align to the caving front as defined by the distribution of microseismicity. These results helped the successful tracking of the cave to surface, where it broke without incidents in early October 2002.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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