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Enregistrement W6995969266

Quantification de l'influence de paramètres critiques sur la demande imposée au support de terrain dans une mine profonde et sismiquement active

2020· other· fr· W6995969266 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAustralian Centre for Geomechanics
Mots-clésTerrainContext (archaeology)Uranium miningDeformation monitoring
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avec l’appauvrissement progressif des ressources minérales près de la surface, l'exploitation minière en profondeur et sous hautes contraintes constitue l'avenir de nombreuses mines en exploitation et en développement. Exploiter en grande profondeur implique généralement la réalisation de travaux miniers sous des conditions géotechniques plus difficiles. Or, une gestion du risque sismique et des dommages qui peuvent en découler est l’une des préoccupations majeures de ces mines. Le support de terrain constitue la dernière ligne de défense pour contrer les coups de terrain et ainsi contribue à la gestion du risque sismique. Dans un contexte dynamique, le système de soutènement sera aussi performant que son maillon le plus faible. Sous ces conditions, une évaluation proactive de la dégradation des systèmes de soutènement doit être effectuée afin d’appliquer des mesures correctives de manière préventive. Dans une perspective de contrôle de la qualité de l’information, les données reliées aux inspections du support de terrain mis en place doivent être facilement accessibles et consultables. Ce mémoire présente le développement d’outils d’analyse sur le support de terrain pour améliorer la compréhension des facteurs ayant une influence critique sur la performance et dégradation du support de terrain soumis à des conditions de chargement statique et dynamique. Ces outils d’analyses ont été développés à partir d’une base de données globale regroupant les observations rapportées sur la dégradation du support de terrain dans une mine profonde en exploitation. Ces observations étaient mises à jour sur une base mensuelle, au minimum, selon les pratiques de contrôle de la qualité appliquées à la mine. La collecte, le traitement et l’analyse des données géologiques, géomécaniques, opérationnelles et sismiques ont été réalisés pour le cas d’étude de la mine LaRonde, située au Québec. Le développement d’une base de données globale et d’outils d’analyses sur le support de terrain a permis d’identifier et d’évaluer de manière quantitative les facteurs critiques et les précurseurs qui influencent la performance du support de terrain. Ce mémoire démontre la contribution à la conception minière et à la gestion du risque sismique d’une base de données globale et d’outils d’analyses sur le support de terrain pour un environnement minier complexe sous hautes contraintes et sismiquement actif.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2020
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