A black‐box automated approach to calibrate numerical simulations and optimize cover design: Application to a flow control layer constructed on an experimental waste rock pile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mining operations often produce large volumes of waste rock to access economically valuable mineralized zones. Waste rock is usually stored in surface piles, the construction and reclamation of which represent a challenge for the industry. A flow control layer (FCL) made of crushed waste rock or sand and constructed on top of each waste rock bench could contribute to control water infiltration, thus improving waste rock pile stability and limiting contamination. An experimental waste rock pile was built and instrumented at the Tio mine (Rio Tinto Fer et Titane, Canada) to evaluate the performance of an FCL in field conditions. Large infiltration tests and rainfall monitoring were carried out, and measured outflow and water contents were used to calibrate numerical simulations. However, data were noisy and sometimes incomplete, and the models were difficult to calibrate. A new automated calibration approach was therefore proposed. An algorithm was developed to automate the numerical simulation calibration, using a black‐box method that involves solving an optimization problem on a function without an analytic form. The approach was applied on measurements obtained from large‐scale infiltration tests and validated using 2 yr of field monitoring data. Finally, the automated approach was adapted to optimize the design of the FCL, and an optimal design (material properties and layer thickness) was recommended based on local climate conditions. The proposed automated method could contribute to reduce the bias induced by manual calibration and allows for rapid multivariable calibration and optimization for a broad spectrum of mine waste cover system applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».