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Enregistrement W4412975438 · doi:10.56952/arma-2025-0117

Determination of in-situ stress field using back-analysis approach: a case study of Jwaneng Mine

2025· article· en· W4412975438 sur OpenAlexaff
Mingzheng Wang, Ming Cai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensLaurentian UniversityCentre for Excellence in Mining Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn situStress (linguistics)Field (mathematics)Stress fieldGeologyComputer scienceEngineeringStructural engineeringFinite element methodMathematicsGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: A good understanding of the mine-scale stress field is essential for the underground mining design. When the geological condition is complex, variation of local stresses can be significant, which brings difficulties for the interpretation of stress measurement data. In this case, to obtain the best-fit stress field, the back analysis approach using the detailed numerical model can be an effective methodology. This article presents a case study of the assessment of the in-situ stress field of Jwaneng Mine in Botswana. A mine-scale numerical model is built using 3DEC, in which the stratigraphy information, major faults as well as the excavation effect of the open pit are considered. The stress variation of the measurement data collected using the overcoring method from 2013 to 2019 is simulated. By using a new iteration approach based on the least square method, the best-fit mine-scale stress field is obtained. It demonstrates that the proposed approach can be effective in the determination of the mine-scale stress field with complex geological conditions.

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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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