Rockfall forecasting at a British Columbia mine using meteorological and thermal imaging data
Notice bibliographique
Résumé
It is generally accepted within the mining geotechnical community that rockfall initiation is influenced by meteorological conditions, such as rainfall and freeze-thaw cycles. Rockfall typically occurs rapidly and without warning, making it difficult to predict the timing and location of individual events that would pose a risk to mine workers. However, quantifying the links between weather patterns and rockfall mechanisms provides an opportunity to forecast periods of increased risk based on prevailing meteorological conditions. Previous research from the University of Arizona’s Geotechnical Center of Excellence (GCE) analysed rockfall occurrences at a mine in southern Arizona, where strong solar irradiance, monsoonal rainfall, and diurnal temperature variations are likely drivers of rockfall activity. This study builds on that work by exploring the relationship between verified rockfall events and freeze-thaw processes at a steelmaking coal mine in British Columbia. Although data were collected between 27 January–13 April 2022, the analysis focused on a narrower window (24 March–11 April) selected for its pronounced freeze-thaw cycling. Rockfall events were identified from thermal imaging, using a computer vision algorithm and verified by a trained practitioner. Statistical and machine learning models, including logistic regression and tree-based classifiers, were applied to identify key meteorological variables associated with rockfall occurrence and to develop preliminary predictive models that forecast periods of elevated rockfall risk at this location. By comparing results from sites in contrasting climates, this study advances our understanding of how varying environmental conditions influence rockfall in open pit mines, and supports the development of predictive models that enable a more refined and higher-confidence approach to rockfall risk management and mitigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».