New techniques for characterising damage in rock slopes: implications for engineered slopes and open pit mines
Notice bibliographique
Résumé
The stability of high rock slopes is becoming an increasingly important concern in the fields of mining and civil engineering. The need for mineral resources due to the exponential world population growth is driving the excavation of deeper and steeper open pit mines. Today, large open pit mines can reach depths in excess of 1 km. Maintaining and monitoring the stability of the excavation is of paramount importance to ensure the safety of miners, equipment, and mining operations, as well as the profitability of the mine. Despite safe, state-of-the-art mining practices being followed, pit slope deformations occur, usually controlled by geological factors and driven by the progressive accumulation of stress within the pit walls. The deformation of high engineered rock slopes is inevitably associated with the formation of slope damage features, such as rock mass dilation and bulging, brittle fracture and rockfalls. The progressive accumulation of slope damage can reduce the slope rock mass and discontinuity strength causing a decrease in stability, potentially resulting in slope failure. Blast damage, localised at the pit wall surface, may also promote rockfalls and increase the risk of slope instability. In this paper, we present the results of recent slope damage research undertaken in the Engineering Geology and Resource Geotechnics Group at Simon Fraser University. The focus of this ongoing research program includes the definition and characterisation of slope damage, modelling, monitoring and visualisation of slope damage. The factors and mechanisms that can promote and/or induce the accumulation of slope damage within engineered slopes are discussed. The role of engineering geological factors, including geological structures, rock mass quality, lithology, intact rock strength, stress magnitude and groundwater, are addressed and a preliminary rock slope damage interaction matrix approach is presented. Examples of the characterisation of damage using field mapping and remote sensing are presented. New methods of quantifying slope damage are also described. The range of numerical modelling techniques we have used in the investigation of rock slopes is outlined, with a focus on the explicit simulation of rock slope damage accumulation. The critical inter-relationship between slope damage and fracture connectivity is discussed with implications for pit slope design. The importance of continuous monitoring of slope deformation (damage) is highlighted both for the purposes of early warning systems, and as a means to constrain numerical simulations. Finally, a brief discussion on the potential applications of innovative, immersive geo-visualisation methods, such as mixed and virtual reality, in the interpretation of slope damage mechanisms in engineered slopes is provided.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».