Analysis of induced seismicity at Young-Davidson mine
Notice bibliographique
Résumé
As the demand for mineral resources is on the rise and mining operations continue to dig deeper at higher mining rates, the risks associated with mining-induced seismicity have substantially increased. Strong seismic events can cause rock mass and support system damage in drifts and stopes, resulting in production delays; more importantly, they may pose a hazard to the safety of mine operators. Thus the causes and risks associated with mining-induced seismicity must be investigated. This paper reports on the results of a case study at Young-Davidson (YD) mine in Canada. The YD mine is experiencing large seismic events at different mining horizons. The focus of this study is the MW2.0 events occurring in the lower mine in the depth range of 900 to 1,200 m below surface. The goal is to identify the root causes behind the large seismic events and suggest remedial strategies. The analysis of seismic source parameters and moment tensor inversion of five large seismic events helped identify the source mechanisms. In situ stress measurements previously conducted at the YD mine were analysed and used in a mine-wide numerical model that was generated with FLAC3D, taking into consideration the northeast-trending diabase dykes. The model simulates mining-induced stress distribution following the mine plan of primary and secondary stope extraction. Qualitative assessment of the safety factor, brittle shear ratio and stored strain energy, as well as comparison with seismic source location, magnitude and mechanism, helped provide an understanding of the seismic behaviour in the lower mine. The study revealed that strong seismic activities are attributed mainly to high pre-mining differential stress ( with running parallel to the dykes. This leads to high differential stress build-up in the secondary stopes (ore pillars) and sill pillars, which causes predominantly compressive/shear seismic source mechanisms. The research completed by Khalil (2023) forms the basis of this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».