Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to characterise the source mechanisms of two large seismic events (magnitude Nuttli ≥ 3.0) using routine seismic data analysis tools. When there is no clear evidence of source mechanism type, there is a prevailing tendency to attribute fault slip mechanisms to large magnitude seismic events. This study uses seismic source parameter analysis to highlight characteristics of two large events that are more consistent with a stress-driven mechanism than a fault-related failure process. While fault-related seismicity tends to be confined to the plane of a geologic feature, stress-driven seismicity tends to be controlled by regions of mining-induced stress around mine voids and can migrate as mining progresses. Using seismic data from an ultra-deep open stoping mine in northern Quebec, this study characterises a migrating rock mass failure region in the mine abutments. The locations of seismic events, including mine-scale occurrences, are linked to the advancing stoping front of the mine abutment. Introducing a novel tool, plane-based time–distance charts, enables the exploration of migrating regions of rock mass yield and facilitates event clustering for source parameter analysis. The self-similarity of the large events with the broader migrating failure region is assessed using the Gutenburg–Richter frequency–magnitude relation. This analysis sheds light on the distinctive nature of stress-induced rock mass yield zones, providing insights for seismic hazard assessment in deep mining environments.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».