Empirical and numerical assessment of two extended stopes for dilution estimation in an underground mine
Notice bibliographique
Résumé
Over the decades, several empirical and analytical approaches have been developed to assess the stability of underground excavations. For stope design, the stability graph method is commonly used for preliminary sizing assessments. The method has been modified by multiple authors over time using extensive databases to adjust the three factors and boundary limits for the stability zones. Based on field observations, the adjustments were made to improve the qualitative representation of rock mass stability and associated risks. Moreover, different applications such as the dilution graph have been developed based on the stability graph method. The overbreak prediction for open stope footwalls and hanging walls can be quantified with this graph. Numerical modelling is another important tool in rock engineering, commonly utilised in conducting complex analyses in mining. The model consists of numerous elements or zones that discretise the rock mass, requiring initial calibration to predict future results. In the stability graph method, the estimation of induced stress for the stability Factor A purely depends on numerical analysis techniques. In the present study, an assessment is developed for the stability of two extended stopes that were extracted in an underground mine. The stope designs were evaluated using the stability graph method and two versions of the dilution graph. Advanced 3D models were constructed for determining Factor A and for assessing the stability of stope surfaces based on a numerical approach. Finally, a comparison was made between the empirical results of the stability graph method and dilution graph, the numerical models, and actual field observations and cavity monitoring survey (CMS) measurements after the extraction of each stope at the mine.
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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 ».