Grade control drillhole spacing and mining selectivity determination using high resolution simulations applied on distinctly heterogeneous open pit mines
Notice bibliographique
Résumé
The grade control drillhole spacing and mining selectivity decisions are typically made using the resource model estimated from exploration and infill drilling data. Once production starts, large quantities of grade control data are collected to delineate ore and waste boundaries for ore control. In this work, a grade control drillhole spacing and mining selectivity optimization workflow is presented which allows the practitioner to use site specific knowledge to determine the most profitable ore control mining scenario. The densely gridded production data is used to simulate a ground truth block model from which scenarios of variable drillhole spacing and selectivity are evaluated against their corresponding costs to determine the maximum profit scenario. Eleven mining scenarios are evaluated using year production data from three distinctly heterogeneous mine with drillhole spacing and mining selectivity varying from 3 × 3 × 3 m (27 m 3 ) to 30 × 30 × 15 m (13,500 m 3 ). The profit differences from the optimum scenario varied by millions of dollars (1–8%) against the next best case depending on the heterogeneity of the deposit. Practitioners could apply this workflow to inform grade control drillhole spacing and mining selectivity decisions for different domains within the mine or multiple pits especially if distinctly heterogeneous volumes exist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».