Rock Engineering in Canadian Mining – Highlights, Challenges and Contributions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Recent years have been characterized by some significant world events and the continuing evolution of mining in a mature jurisdiction, such as Canada. Topics that will be discussed include managing Covid-19 and social expectations; expanding Canadian mining into harsh environments, in the Arctic and at great depth; and the need to extract more value from every drill hole in the context of rising costs and the push to reduce uncertainty. From March 2020 to the second half of 2022, the mining industry had to manage through the Covid 19 pandemic and is now navigating a period of inflationary pressures in addition to meeting social expectations in terms of inclusion and collaboration with local populations and environmental excellence. In the Canadian Arctic, the Covid-19 pandemic represented a tremendous challenge to maintain operations without putting workers and local populations in remote communities at risk. The response from both mine management and individuals was overwhelming in its seriousness, inventiveness, and teamwork. The measures that were put in place in record time ensured workers and community safety and demonstrated true leadership in Canada's most remote regions. Mining in the Canadian Arctic presents a host of challenges and opportunities which lend themselves to the development of technical solutions. For example, these include managing groundwater when mining below the permafrost, introducing the first paste backfill system operating in the Arctic and optimizing cemented rockfill in sub-zero temperatures. At the other end of the spectrum, Canadian operations are reaching unprecedented depths, mining down to 3.4 km in environments where the stress around excavations exceeds the uniaxial compressive strength of the rock. Managing seismic and rockfall risks in such environments requires robust risk management systems based on continuous monitoring and analysis, design review and research. The risk management framework for seismically active mines is presented, highlighting successes and areas of continuous improvements. Geotechnical models are the foundation of all rock engineering hazard assessment and risk management programs. Geological and structural models form the basis of any geotechnical characterization program. With rising costs and the need to reduce uncertainty there is growing pressure to extract greater value from every opportunity to look at the rock. In most cases, this means increasing the quality and the quantity of data extracted from drill cores and drill holes. Technological advances in core scanning and borehole geophysics are leveraged to enhance geotechnical databases and models.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».