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Enregistrement W4401259132 · doi:10.1016/j.ijrmms.2024.105841

Preconditioning blasting for rockburst control in a deep shaft sink

2024· article· en· W4401259132 sur OpenAlexaffabout
Alex Hall, Brad Simser, Ming Cai, Jared Lindsay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensCentre for Excellence in Mining InnovationLaurentian UniversityGlencore (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock blastingMining engineeringGeotechnical engineeringGeologySink (geography)EngineeringForensic engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper details the preconditioning blasting strategy that was developed and used while sinking the third deepest shaft/winze in Canada in a brittle rock mass. The high-stress conditions presented at the construction site resulted in seismic activity, uncontrolled spalling, and rockbursting. For comparison, muck is thrown away from the face in a lateral development round, leaving the round partially unconfined, which allows for immediate stress redistribution when operators are not present. A vertical blast will fill the created void with broken muck, which confines the bench and inhibits stress redistribution from occurring. As confinement is reduced from mucking out the round, there is an increase in strainburst risk when operators are required to mark bootlegs and prepare for drilling/loading the next advance. Due to the nature of shaft sinking, which relies heavily on physical labor and handheld mining equipment, there is increased operator exposure to rockburst risk compared with mechanized mining. Therefore, preconditioning blasting becomes a critical control for managing high-stress conditions. There are limited guidelines in published literature for preconditioning blasting in shaft sinking operations and less evidence that preconditioning blasting is providing a benefit. Therefore, the preconditioning blasting strategy that was used for the shaft sink was entirely original and was optimized based on visual inspections and seismic monitoring. This method should be beneficial for managing rockburst risks in deep shaft sinking in future operations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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