Operational open pit ground support design at Rainy River Mine
Notice bibliographique
Résumé
Open pit design utilises core-logging and mapped discontinuity data to kinematically determine the optimal geotechnical slope designs. However, with the demand for steepening of open pit slopes to optimise strip ratio, some shallower discontinuities may create unfavourable kinematic conditions that require additional risk mitigation to support steeper slope angles. This paper presents a case study from Rainy River Mine in Northern Ontario, where kinematic controls on wedge and planar stability failure mechanisms were assessed, and stabilising rockbolt patterns were designed. A practical approach is presented for collecting high-quality slope scan data using drone photogrammetry and light detection and ranging (LiDAR) techniques, generating detailed representations of potential slope risks. Utilising RocScience’s RocSlope3 numerical modelling code (software), accurate 3D models of the slope profiles were developed, incorporating discrete discontinuities, orientations, and persistence model inputs. The Factor of Safety resulting from RocSlope3 models are compared to simplified slope profiles modelling techniques in RocScience SWedge and RocPlane. Fit-for-purpose stabilising rockbolting patterns are prepared to meet design acceptance criteria. This case study emphasises the importance of integrating widely available scanning techniques to develop representative 3D models, which are critical to develop effective stabilisation solutions of complex sliding failure geometries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».