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Enregistrement W4415324252 · doi:10.36487/acg_repo/2535_13

Geometrical risk assessment within structurally controlled rock mass

2025· article· W4415324252 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Arrieta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock mass classificationRisk assessmentRidgeSlope stabilityRisk managementRockfallCoal miningStability (learning theory)Parametric statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open pit slopes within complex structural geology are challenging to evaluate as complexity increases the potential for unidentified hazards. As such, geotechnical assessments require systematic methodologies to identify and prioritise areas for detailed stability analysis or future risk mitigation. For the Burnt Ridge North (BRN) pit at Line Creek Operations (LCO), a metallurgical coal mine in the Rocky Mountains of British Columbia, Canada, slope stability is often a function of complex geological structure. In recognition of the increased potential for unidentified failure mechanisms, a geometrical risk assessment methodology was developed and conducted as a screening tool to prioritise additional geotechnical assessments and mitigation planning. Using a detailed 3D structural model and a system of parametric conditions related to likelihood and consequence, the pit shell was analysed to identify and prioritise areas of geotechnical risk. The safety map feature in Slide3 (Rocscience 2024) was then used to compare and validate the methodology. The geometric review framework provides a rapid and cost-effective means to highlight critical zones in complex geotechnical environments. The framework needs to be tailored to site-specific conditions. Results can be used to guide risk management efforts and engineering efforts toward more detailed numerical analyses and field investigations. The Slide3 model proved to be a useful tool for comparison, but it does not consider the consequence of instability on operations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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