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Enregistrement W4412989404 · doi:10.56952/arma-2025-0882

Cave-scale Mine Modeling Challenges and a New 3D-FDEM Modeling Concept

2025· article· en· W4412989404 sur OpenAlexaff
Yan Xu, Jaroslav Jakubec, A. Thomas, Yansong Li, Dengda Zhu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyCLEARink (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)CaveComputer scienceScale modelGeologyAerospace engineeringEngineeringGeographyArchaeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: In cave mine modeling, it is essential to consider the evolution of rock mass from continuum to discontinuum and from interlock to disintegration. The hybrid finite-discrete element method (FDEM) presents a valuable framework for investigating the rock fracturing process, from laboratory scale, rock mass scale, to cave scale. With advancements in graphics processing unit (GPU) technology, a 3D FDEM approach can offer the potential for practical, large-scale cave mine modeling, overcoming previous computational limitations and offering new insights into caveability, fragmentation, and preconditioning processes. This paper presents a workflow for 3D cave-scale FDEM modeling, incorporating laboratory-derived parameters upscaled to field conditions using field mapping data. Finally, a conceptual 3D FDEM model with over twelve million elements was developed to simulate cave mining process that are challenging to capture using conventional continuum or discontinuum based approaches.

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 enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,205 · 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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