Back-Calculation Method for Estimation of Geomechanical Parameters in Numerical Modeling Based on In-Situ Measurements and Statistical Methods
Notice bibliographique
Résumé
An important element of numerical modeling for specific mining issues is the selection of model parameters. The incorrect determination of geomechanical parameters can result in significant calculation errors carried throughout the entire problem. This paper presents a method for determining effective geomechanical parameters for technological and residual pillars through the use of numerical modeling, specifically, back-calculation. This is based on the results of numerical simulations, measurement data (e.g., excavation convergence measurements), and statistical methods (a non-linear regression model with “dummy” variables). The result is that appropriate parameters of pillars are set out iteratively so that the displacements of selected points in the numerical model correspond (with some approximation) to the results of mine measurements. The procedure of determining pillar parameters is presented using a case study of one mining field in an underground copper mine, where the deposit is mined using the room and pillar system. Numerical calculations were performed using a Phase2 v. 8.0 program (Rocscience, Toronto, Canada), while statistical calculations used a Statistica computer program. The results of excavation convergence measurements performed in the analyzed mine have been applied. This paper shows that for the presented method, the resulting matching of theoretical values of convergence determined numerically for specified pillar parameters to in-situ results of convergence measurements, is very good (R2 = 0.9896). This work exemplifies a set of the parameters of pillars for an elastic model of rock mass, but this method can also be applied to other models.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».