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Enregistrement W6904885604 · doi:10.14288/1.0449356

Optimizing Underground Gravity-Fed Process Water Reticulation Systems : A Vale Mines Case Study

2025· article· en· W6904885604 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Water supplyShut downEconomic shortageUnderground mining (soft rock)Water scarcityRoot causeRelief valveSafety valve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Process water is an integral part of mining operations. Underground machinery requires water, with most mine site usage reaching several hundred gallons per minute. Establishing a reliable supply of process water is one of the main challenges affecting underground mining operations globally. Underground water shortages are unfortunately common, often occurring daily and costing millions annually in lost production. Operations must shut down when revenue-generating equipment lacks sufficient water flow and/or pressure. Most mines have struggled to implement a dependable underground process water management strategy. Historically, when water surges or shortages occur, the solution has been to “live with it” and repair the damage caused or to adopt a makeshift approach without addressing the root of the problem – the overall system design. A traditional underground process water system is gravity-fed, allowing water to flow through several pressure-reducing valve (PRV) stations down the mine ramp or shaft, known as a cascade system. Most pressure-reducing valves (PRVs) in use today are pressure-regulating valves that enable the outlet pressure to be set and adjusted. One issue is that traditional process water system layouts require regulating PRVs to perform two functions – supply water at a given level and reduce the pressure sufficiently so that the next PRV station downstream has a reasonable inlet pressure. This approach overlooks four major issues – system layout, valve droop, frictional losses, and valve hunting. These factors are the root of nearly all underground process water delivery problems. Mine owners have begun deploying a new system design approach to avoid costly shutdowns due to poor process water delivery. This strategy, which partly involves valves with specialized capabilities, has proven to eliminate fluctuations in water pressure and availability. It equalizes water accessibility to all areas of a mine simultaneously and thus prevents costly water shortages or surge situations. The first step is to separate the main water supply from the underground levels to create a cascading standpipe. This should incorporate ratio PRVs instead of regulating PRVs throughout the cascade system. Unlike regulating valves with a calculated output pressure, ratio valves operate on a fixed ratio pressure, so there is no set pressure on the outlet side of the valve. This, in turn, mitigates the issues previously associated with valve hunting within the standpipe system. The next step is to separate the water supply to each level by employing specialized regulating valves designed to eliminate droop and address the frictional losses associated with long horizontal pipe runs. By creating one system for the shaft piping and another system to supply each level, mines can effectively manage process water. This paper will review the challenges associated with the current design of most underground process water management systems and explore a new approach to system design aimed at alleviating the long- term challenges related to inconsistent water supply. We will discuss system design modifications, the impact of valve droop in gravity-fed systems, the consequences of frictional losses linked to water delivery, and the benefits of a high-performance underground process water system. Using actual case studies developed from Vale’s Sudbury operations, we will examine the productivity gains achieved in their Canadian mining operations by utilizing this new process water management approach.

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 enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,951

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · 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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