Three-dimensional modelling of de-stressed rock mass using classification systems
Notice bibliographique
Résumé
De-stressing and preconditioning blasts have been used in the past 70 years at underground mines on all continents. The main design approach for implementing the technique has been empirical in nature and an engineering assessment methodology was developed only at the turn of the century. As mining progresses to increasing depths, additional tools are required to evaluate the impact of various de-stressing techniques and designs. Numerical modelling has been adopted since the early 1970s to simulate de-stressed rock masses and to aid in the assessment of the resulting stress distributions. In most cases, a percentage reduction (often by an arbitrary quantity) in the deformation modulus Erm has been used to represent the de-stressed regions. Rock fragmentation and stress dissipation factors have constituted another approach used in modelling the affected areas. In this paper, the rock mass rating (RMR) classification scheme is used as the basis for determining model input properties for de-stressed regions. Based on an extensive literature review, it is shown that the two main mechanisms responsible for de-stressing are the creation of new fractures or slippage of blocks on preexisting ones. The RMR allocates 20 points each to the rock quality designation (RQD) and spacing of discontinuities, which can be incrementally reduced to account for the first mechanism. The conditions of discontinuities constitute another 30 points that can be used to adequately represent the second mechanism. Using a simplified 3D model of a typical mine in the Canadian Shield, the Erm is calculated at an underground drift and crosscut system based on relative reductions in the RMR corresponding to both destressing mechanisms. Not only is the new approach found to be suitable for design purposes by validating it against reported field measurements, but the changes in the rock mass classification represent physical modifications that can be observed and that make sense from a rock mechanics perspective.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».