Structural complexity and slope design at the ArcelorMittal Mont-Wright mine
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale geological structures and rock mass fabric exert significant kinematic controls for slopes excavated in hard rock masses. At the ArcelorMittal Mining Canada (AMMC) Mont-Wright mine, slopes are developed in a stratified, highly foliated orebody that has undergone tight folding due to at least two major orogenic events. The resulting shearing and faulting has led to significant variations in foliation orientation, both vertically and laterally, and often over short distances. Additionally, complexly folded lithological contacts, locally altered and overprinted by shears, result in variable rock mass conditions at these contacts. This structural complexity poses challenges in collecting representative structural data necessary to achieve an industry-standard geotechnical confidence level (GCL) for slope design. As some design sectors of this mine are currently approaching final pit wall phases, AMMC has implemented a long-term geotechnical investigation program to increase the GCL. This includes regional geological interpretation, wall mapping, drone surveys, drilling with core orientation and televiewer surveys to refine geological and development of structural models. These models define structural domains, assess data reliability and delineate the extent of data extrapolation. Additionally, the mine has developed a laboratory testing program to characterise materials at contact zones, allowing for classification based on shear strength. This information will be used to enhance the slope design of the final walls and implement robust risk assessment tools, such as stability analyses using discrete fracture network models to complement kinematic assessments. This paper discusses the challenges of defining structural domains along kilometre-scale pit walls. A case study is presented of a multi-bench instability event, where an unexpected fold altered the dip of a weak contact zone despite a high confidence level, highlighting the complexities of structural interpretation in slope design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».