Characterisation of foliated rock masses using implicit modelling to guide geotechnical domaining and slope design
Notice bibliographique
Résumé
The stability of rock slopes designed and excavated within anisotropic rock masses are influenced by several factors, some of which include spacing intensity, continuity, roughness, dip and dip direction, and waviness. Foliation-parallel instabilities are often expressed at the multi-bench or inter-ramp scale due to the high persistence, larger-scale dilation and breaking of intact rock bridges. Functional pit slope designs need to account for the variability in foliation character with consideration to the mining geometries being developed. The accepted approach is to partition the rock mass into three-dimensional (3D) geotechnical domains to reduce complexity for slope design guidelines. Inputs guiding the development of the geotechnical domains can either be from highly manual interpretations, which are tedious and coarse in resolution, or implicit 3D foliation modelling methods. To demonstrate this, implicit models, such as form interpolants and/or block models, were first used at Jwaneng mine and have subsequently been generated and used to inform domaining and design at two operating mines (Rainy River and Rosebel Gold mines) and one other project site. The models were developed from different sources of geotechnical/geological data (i.e. oriented drillhole logging, televiewer, grade cutoff, pit face and photogrammetry mapping). The validation of the models has been further investigated with techniques presented in this paper.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».