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Enregistrement W4414071073 · doi:10.17159/2411-9717/3593/2025

Risk-based slope design: Insights from the Thabazimbi failure

2025· article· en· W4414071073 sur OpenAlexaff
M. Bester, T. Dlokweni, I.J. Basson, C. Koegelenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlope stabilityContext (archaeology)Slope failureRisk managementRisk assessmentSlippery slopeRock mass classification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certain degrees of safety, economic, and financial risk are implicit in any mining operation. At Thabazimbi Mine, slope stability was one of the major sources of risk, largely due to data uncertainties. Consequently, a risk-based approach in slope design was followed. On 6 June 2015, a slope failure occurred in Thabazimbi Mine's Kumba pit, involving approximately 65 million tonnes of rock failing into the pit and the valley below. Although the failed mass moved rapidly and resulted in a run-out distance of approximately 900 m, controls had been put in place to successfully evacuate all personnel. Risk assessment during the onset of failure supported the decision to not compromise the safety of personnel in any way, leading to unavoidable equipment loss. This contribution presents the failure as a case study in the context of a risk-based approach to slope design as well as the importance of implementing geotechnical controls to effectively manage slope instability risk. Furthermore, a comprehensive back-analysis was performed, on a fully constrained 3D model, utilising 3DEC software, to gain insights into the failure mechanism. In conclusion, lessons from the Thabazimbi slope failure are valuable as they demonstrate the importance of following a risk-based approach in slope design to effectively manage safety and financial risk in open pit mines.

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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,336

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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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