Mitigating geotechnical challenges in deep mining: lessons learned from shaft station excavations at extreme depths
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the geotechnical challenges experienced while excavating two shaft stations at the depths of 2490 and 2550 m in highly stressed grounds, along with engineering solutions that effectively reduce exposure and risk associated with the excavations and help improve safety. Although proactive measures were implemented to ensure the successful construction of the 2490 shaft station, adverse stress conditions and a localized geological fault resulted in damage to the shaft concrete liner and significant overbreak of the station floor, leading to the bowling of the station floor. These unanticipated conditions resulted in project delays and increased risk for the operators working at the face. Based on detailed observations made while excavating the 2490 shaft station, instrumentation, and microseismic monitoring data, the methodology for excavating the 2550 shaft station was modified to mitigate the risk and increase safety. Detailed numerical modelling analysis was completed to determine zones of stress concentration, and the findings were used to better prepare seismic re-entry and enhanced ground support considerations. The numerical model was calibrated using measured and observed depths of failure and rock mass response to mining during the excavation of the 2490 shaft station. This modelling work emphasized the need for additional engineering controls in subsequent shaft station development. The modifications include reinforcing the shaft concrete liner, reducing the size of the initial shaft station blast, and pre-sinking and supporting the shaft below the station floor before the excavation of the shaft station, leading to cost savings and valuable insights into the geotechnical intricacies and excavation strategies essential to improving the safety of deep mining projects.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».