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Enregistrement W3024896421 · doi:10.1016/j.jrmge.2019.07.018

An in situ monitoring campaign of a hard rock pillar at great depth within a Canadian mine

2020· article· en· W3024896421 sur OpenAlexafffundabout
Bradley Forbes, Nicholas Vlachopoulos, Mark S. Diederichs, A.J. Hyett, Allan Punkkinen

Notice bibliographique

RevueJournal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésExtensometerGeologyBoreholeRock mass classificationPillarDisplacement (psychology)Geotechnical engineeringMining engineeringStopingSeismologyMaterials scienceStructural engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent research campaign at a Canadian nickel-copper mine involved instrumenting a hard rock sill drift pillar with an array of multi-point rod extensometers, distributed optical fibre strain sensors, and borehole pressure cells (BHPCs). The instrumentation spanned across a 15.24 m lengthwise segment of the relatively massive granitic pillar situated at a depth of 2.44 km within the mine. Between May 2016 and March 2017, the pillar's displacement and pressure response were measured and correlated with mining activities on the same level as the pillar, including: (1) mine-by of the pillar, (2) footwall drift development, and (3) ore body stoping operations. Regarding displacements of the pillar, the extensometers provided high temporal resolution (logged hourly) and the optical fibre strain sensors provide high spatial resolution (measured every 0.65 mm along the length of each sensor). The combination of sensing techniques allowed centimetre-scale rock mass bulking near the pillar sidewalls to be distinguished from microstrain-scale fracturing towards the core of the pillar. Additionally, the influence and extent of a mine-scale schistose shear zone transecting the pillar was identified. By converting measured rock mass displacement to velocity, a process was demonstrated which allowed mining activities inducing displacements to be categorised by time-duration and cumulative displacement. In over half of the analysed mining activities, displacements were determined to prolong for over an hour, predominately resulting in submillimetre cumulative displacements, but in some cases multi-centimetre cumulative displacements were observed. This time-dependent behaviour was more pronounced within the vicinity of the plumb shear zone. Displacement measurements were also used to assess selected support member load and elongation mobilisation per mining activity. It was found that a combined static load and elongation capacity of reinforcing members was essential to maintaining excavation stability, while permitting gradual shedding of stress through controlled pillar sidewall displacements.

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)0,000
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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