Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Seismic monitoring systems have long been identified as a key tool for engineers to observe, quantify, and manage the seismic rockmass response to mining. The design of the seismic system, in terms of sensor layout, spacing, and type, is an important first step and is dependent on the specific objectives of seismic monitoring at the mine in question. Once installed and operational, the systems expand and evolve to better meet the requirements of the mine. This paper provides an overview of modern microseismic monitoring systems in mines. We examine trends in the configuration and performance of seismic systems over the years and how advances in technology, processing methods, and computational power have lead to larger and richer datasets than ever before. Differences in geological setting and mining method may inform the monitoring approach and are discussed. The results from this review provide engineers with a way to compare their system configuration and sensitivity to other mines, or for new mines to make an initial estimate of their seismic system monitoring requirements. 1 INTRODUCTION Microseismic monitoring in mines has become ubiquitous in deep, hard rock mines, being one of the fundamental tools used by engineers to identify, quantify, and manage ground control hazards. The earliest examples of seismic monitoring in mines can be traced back to South Africa, Canada, and Australia, going back many decades to the 1970s and 1980s. Over the recent decades, there have been monumental changes in seismic monitoring in mines. These changes are driven by multiple factors. Some of the earliest and potentially most significant improvements were due to technological advances in data transfer speeds. Around the early 2000s, seismic stations started becoming compatible with ethernet, a significant upgrade from serial ports. This provided a massive boost in data transfer speeds, from a maximum of 115 kb/s over serial ports to 100 Mb/s with ethernet. Upgrading existing in-mine infrastructure to the newest technology can be a difficult and time-consuming process, and newer and smaller mines were often the first to benefit from such new technologies. This meant that while new technologies were available, there was often some delay before the benefits could be realized.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».