Integrating a new approach at the Westwood mine site for predicting the stope mined geometry
Notice bibliographique
Résumé
Open stoping has become a popular mining method in hard rock mines, not only due to the safety of the method as a non-entry approach, but also because of the high extraction rate and low costs. At mine sites, stope performance is evaluated by calculating stope overbreak using the Stability Chart. The limitations of the Stability Chart regarding the precision of the predictions, non-consideration of factors such as the influence of blasting, and the exclusion of underbreak have led to suboptimal designs. The modern capabilities of computers have resulted in large amounts of data being collected and despite subsequent statistical models being more capable, they have been underutilised in the stope design process. To increase the information and knowledge that is extracted from the data and to progress from the simple qualitative per stope face prediction that is provided by a traditional Stability Chart approach, the Australian Centre for Geomechanics has developed a design approach that can account for many of the variables that influence stope performance and uses multivariate modelling methods to forecast the expected stope geometry. This approach is implemented as a stope reconciliation and design application and is integrated in mXrap software that allow users to import their stope design as well as their blasting design and predict the expected mined geometry for stope planification and optimisation. This paper presents a case study of how the stope reconciliation and design application has been integrated at Westwood mine to understand and predict stope performance. An overview of the approach, the analysis of past stope performance and the generation of future predictions is presented along with the utility of this approach for optimising stope performance.
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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 | 0,000 | 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 ».