Assessing rock mass UCS anisotropy using a coupled DFN-DEM approach at a surface mining project in Artic Canada
Notice bibliographique
Résumé
A coupled DFN-DEM approach was used to evaluate the anisotropy of rock mass mechanical compressive strength (UCS) at Representative Elemental Volume (REV) at the feasibility stage of an open pit mining project located in Nunavut Territory in northern Canada. The paper presents modelling work performed to define the rock mass UCS based on field data and on laboratory testing results. In particular, the influence of the in-situ rock mass structural properties variations on the rock mass UCS is studied. To begin with, a discussion is presented on the difficulty to account for the anisotropy of the rock mass UCS at engineering scale. Coupled DFN-DEM modelling was shown to be useful although still rarely used mainly due to computing time limitation. In this paper, the modelling workflow is outlined. DFN modelling results are presented - several DFNs were modelled to fully represent the spectrum of possible structural regimes at the site. The DFN-DEM calibration process for simulating rock mass samples at REV size is also presented. DFN-DEM models were created for all generated DFNs – representing the observed spectrum of the structural rock mass properties. The rock mass UCS was evaluated for all samples and the anisotropy of the rock mass UCS was then calculated. The results suggest that for this mining site, the rock mass at REV size is strongly anisotropic. Furthermore, they suggest that the rock mass structural variability significantly affects the rock mass anisotropy. The results not only highlight the possibilities associated with DFNDEM modelling in characterizing rock mass anisotropy at the engineering scale, they also provide a systematic way to assess the variability in rock mass properties anisotropy for engineering works.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».