The evolution of co-disposal stopes at Newmont Tanami Operations
Notice bibliographique
Résumé
As underground operations mine at greater depths, the haulage of waste rock to the surface becomes a constraint on efficient operation. By keeping waste rock underground, more trucks are available to haul ore to the surface. Additionally, the increasing cost of transporting cement to remote mine sites, and paste production costs in general require continuous optimisation. This is the case at Newmont’s Tanami Operations, where there is a focus on keeping waste underground, and optimising cement usage. An outcome of this is the development of co-disposal, that is, depositing waste rock in what would traditionally be a fully paste filled stope, and encapsulating the waste rock in paste to allow safe mining of adjacent stopes. To achieve this, consideration is given to stope geometry, a suitable rock tipping location, stope exposures and filling rates, all assessed against total expenditure and mine scheduling. Modelling of the fill scenario is completed in Deswik, and Flac3D is used to confirm paste strength requirements to achieve the required Factor of Safety, and for optimised binder contents. By depositing waste rock in paste filled stopes, costsavings are generated by displacing paste, and by reducing waste haulage costs. The development and fine-tuning of the co-disposal fill methodology to date has kept 325,000 tonne of waste rock underground, generating cost-savings exceeding $2.5 million, compared to fully paste filled stopes. This paper presents the evolution and optimisation of co-disposal stopes at Tanami since 2020, including the challenges experienced, the cost-savings, and value added to the operation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».