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Enregistrement W3024497628 · doi:10.36487/acg_repo/2025_57

Case study: back-analysis of a historical open pit highwall failure at a coal mine in Canada

2020· article· en· W3024497628 sur OpenAlexaffabout
Cameron Clayton, Robyn Barnett, Mark Slater

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensTetra Tech (Canada)Teck (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMining engineeringGeotechnical engineeringGeologyFinite element methodSlope failureStructural failureCoalCoal miningEngineeringSlope stabilityStructural engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An open pit highwall up to 400 m in height is being planned at a coal mine in southeastern British Columbia, Canada. A geotechnical drilling program completed in 2016 identified that a thick (20‒40 m), weak, soil-like coal seam will be exposed along the base of the proposed highwall slope. A historical highwall failure at an adjacent open pit occurred in 2011 where successful monitoring resulted in no personnel injury or equipment damage. Following the failure, a review identified that a thick seam of sheared coal at the base of the slope might have contributed significantly to the failure; however, no back-analysis was performed. The discovery of a similar thick, friable, soil-like coal seam which will be exposed at the toe of the proposed highwall emphasised the need for a back-analysis of the historical slope failure to assist with understanding the previous failure relative to the design of the future wall. A back-analysis was then completed using limit equilibrium and finite element numerical modelling methods and included a review of monitoring, climate, and observational data. The finite element method best captured the site observations and data associated with the failure. This paper presents the key findings from the back-analysis including the results of the finite element modelling, as well as conclusions which were relevant to the design of the proposed highwall slope.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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