Preconditioning blasting for rockburst control in a deep shaft sink
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».