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Enregistrement W4408780175 · doi:10.3390/mining5020022

The Effect of Initiation Time Delay and Sequencing on Rock Damage in Multi-Hole Blasting

2025· article· en· W4408780175 sur OpenAlexaff
Magreth Sungwa Dotto, Yashar Pourrahimian

Notice bibliographique

RevueMining · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock blastingGeologyMining engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rock fracturing by blasting is the most common and efficient method of rock fragmentation in mining operations. The fragmentation size affects the productivity and costs of downstream operations and is influenced by the rock mass and blast design encountered. The encountered rock mass is the unmodifiable parameter in blasting. Therefore, blasting improvements can be achieved through blast design, which includes explosive selection, geometrical design, and initiation sequencing and delays. Stress wave interactions between blastholes can improve or diminish fracturing. The analysis conducted in this study through numerical modelling indicates an improvement in blast outcomes with appropriate delay and sequencing in some cases. The optimum delay ensures the formation of fractures on the succeeding blasthole and constructive interactions with the stress wave from the preceding blasthole, increasing the stress pulse and fracturing. While it is insignificant in intact rock blasting, the firing sequence is vital when blasting through the contacts of soft and hard rocks or joints, depending on the infill material. Sequential initiation and the firing direction do not improve fracturing in all cases; for example, when blasting through an empty joint, the joint acts as a free face with minimum to no interaction of the stress wave from adjacent charges. In such cases, simultaneous initiation can be used with caution based on the intensity of induced vibrations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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