An Induced Seismicity Indicator Using Accumulated Microearthquakes’ Frictional Energy
Notice bibliographique
Résumé
Induced seismicity resulting from mining activities is one of the major challenges faced by the mining industry. Although such events have been documented for over a century in countries with extensive mining traditions, such as Canada, Australia, and Chile, their impact has intensified over time. This increase is primarily attributed to the greater extraction depths, where elevated stress levels and environmental conditions heighten the likelihood of rockburst occurrences. Seismic events within mines lead to significant human casualties and substantial infrastructure damage, necessitating the implementation of various safety protocols. Among these, seismic indicators are employed to identify periods when high-magnitude seismic events are most likely to occur through the analysis of parameters such as magnitude, energy, time, and decay rate. In this context, the present study aims to utilize the accumulated frictional energy generated by microearthquakes within the Bobrek mine, Poland, as a seismic indicator (variation of frictional energy in time), establishing its correlation with the occurrence of high-magnitude seismic events exceeding the background activity. Thousands of combinations of seismic parameters were tested to maximize the performance of this frictional energy-based indicator, parameters such as moment magnitude, frictional energy, and rock properties. The optimal set of parameters was determined using the Piece Skill Score (PSS) and subsequently applied to the Accumulated Frictional Heat (AFH) methodology. According to the results, the seismic indicator forecasts 86.6% of events with magnitudes Mw ≥ 2.3, with an average forecasting time of 9.76 h, indicating that, on average, these events can be anticipated approximately 10 h before their occurrence.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 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 ».