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Enregistrement W4401479344 · doi:10.56952/arma-2024-1208

Towards Mine Closure: Assessing the Long-Term Stability of Open Pit Mine Slopes

2024· article· en· W4401479344 sur OpenAlexaff
Erik Eberhardt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeomechanics and Mining Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosure (psychology)Term (time)Open-pit miningMining engineeringStability (learning theory)GeologyEnvironmental scienceGeotechnical engineeringComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The long-term stability of engineered slopes is becoming a critical focus point as the number of open pit mines anticipated to close in the coming years is increasing, and governments, regulators, and society are collectively placing more emphasis on sustainable management of mineral resources and land use (IISD, 2021). However, there are currently few guidelines on assessing long-term slope stability. Of central importance is the recognition that rock mass properties are not constants, and therefore, open pit slopes that are presently stable may not remain so in the future. Conventional engineering analyses generally assume the strength of a rock mass to be constant and, in doing so, fail to explain the temporal nature of rock slope behavior seen in monitoring data. Data shows that pit slope movements are intermittent, correlating with benching and seasonal precipitation patterns. These initiate episodic damaging events that, in the closure context, control strength degradation and impact long-term slope performance through progressive failure (Eberhardt et al. 2004). This talk will summarize the author's research over the last 20 years into progressive failure, its advancement of our mechanistic understanding of deep-seated rock slope failure, and recent results and guidance in applying it to open pit slope stability assessments and mitigation efforts to aid mine closure designs. Empirical data will be presented to show the evidence for progressive failure, with a focus placed on transient pore pressures driven by seasonal precipitation. Upon closure, changes to the slope geometry (i.e., benching) cease, but seasonal precipitation continues. Progressive failure posits that transient pore pressures in response to infiltration or groundwater recharge act to locally decrease effective stresses, promoting slip along non-persistent discontinuities, which in turn may cause the slip of adjacent fractures and/or the failure of intact rock bridges. Such repeated fluctuations in pore pressures and effective stresses thus are a key driver of progressive failure and can be equated to fatigue, where the rock slope experiences a slow weakening through repeated load cycles. Results from mine closure analyses will be presented, demonstrating how slope displacement monitoring and modeled groundwater fluctuations can be used to calibrate numerical models and establish the degree of criticality present in a slope. The modeling of seasonal variations further enables reference to be made to time in calculations that are otherwise limited to stress-strain behavior. This provides a means to assess displacement rate thresholds at which behavior change may occur for a given failure mode, which can be used to establish and constrain early warning alarm thresholds and trigger action response plans (TARPs). Examples will also be provided incorporating allowances for the development of a pit lake post-closure and for long-term stability improvement through engineered buttress designs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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