Using computer software to identify ore and waste in Alberta oil sands deposits
Notice bibliographique
Résumé
Suncor Energy mines more than 900,000 tonnes of ore and oil sand tailings per day from the Steepbank and Millennium open pit mines in the Athabasca Oilsands near Fort McMurray, Alberta. A detailed understanding of the ore variation is necessary in order to process such high tonnage. The extraction process is very sensitive to grade distribution. A stratigraphic modeling technique was used to accurately delineate waste zones within the orebody. Modeling these deposits is challenging due to the stratigraphic deposition and the gradational grade distribution. The two-step process of developing a geologic model at Suncor Oilsands involved the creation of a stratigraphic model and the use of that model in the construction of a block model. The basic modeling steps were to recognize the depositional environment boundaries in each drill hole; identify zones of like facies, grade and processability type for correlation between drill holes within each depositional environment zone; and use the block model for ore zone analysis. Ore and waste zones are identified according to provincial regulatory definitions based on a combination of bitumen cutoff grade minimum mining thickness and separable waste thickness. Suncor's methodology to streamline the ore and waste identification process was described along with its application to categorize reserves and to generate mine design surfaces. 4 refs., 17 figs.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».