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Enregistrement W4402545768 · doi:10.36487/acg_repo/2465_49

Three-dimensional modelling of development intersections at the Eleonore mine

2024· article· en· W4402545768 sur OpenAlexfundno aff
Gregory Turfan, Shahé Shnorhokian, Hani S. Mitri, Amanda Conley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several ground control challenges are encountered during the narrow-vein mining of parallel orebodies in a complex geologic environment at the Eleonore mine. Mining-induced seismicity and related rock mechanics instability events often take place at vulnerable locations such as development intersections. Both static and dynamic ground support systems are used to control the effects of these events. The mining sequence followed is usually pyramidal and moves from bottom to top with regional pillars separating the different blocks. Numerical modelling is used to assess the stress redistributions based on the stope sequences being planned. In this paper a geometrically simplified 3D linear elastic model of the Eleonore mine is constructed for several levels, along with the drift and crosscut systems on L 860, L 830 and L 800. Rock mass properties used as model inputs are obtained from recent laboratory tests and core logs, as well as older studies conducted for the Eleonore mine. Calibration is conducted with boundary stresses being applied to obtain pre-mining magnitudes comparable to those measured in the field. A typical pyramidal sequence is implemented and locations within the development network where potential instability could take place are identified based on 1 and brittle shear ratio (BSR) thresholds. Based on these initial results a detailed 3D model is then constructed of potential vulnerable intersections. The outputs from the two models are compared and the impact of mining is assessed with respect to the mode of instability observed at these intersections.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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