MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7162078145 · doi:10.82308/33300

Effect of mining and geology on induced seismicity - A case study

2023· dissertation· en· W7162078145 sur OpenAlexaboutno aff
Heba Khalil

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced seismicityMicroseismStopingMagnitude (astronomy)Gold miningFracture (geology)Range (aeronautics)Underground mining (soft rock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High in-situ stresses are expected to induce stronger micro-seismicity as mining production advances to deeper levels. Strong seismic events could cause rockmass and support system damage in drifts and stopes resulting in production delays. Mining-induced seismicity is influenced by a wide range of mining and geology parameters, most notably, stope dimensions, mining sequence, production rate, and geological structures in the vicinity of the work areas. Analyzing the root causes of strong seismic activities can help better understand the influences of such parameters. It could also prove useful for mine planning to mitigate the occurrence of strong seismic events and to provide a safer work environment. This thesis reports the results of a case study of Young-Davidson (YD) mine of Alamos Gold Inc. in northern Ontario, a gold mining operation using sublevel stoping method. The goal of the research is to conduct a comprehensive study of the microseismic database to discern the root causes of large micro-seismic events. Seismic events of magnitude Mn 2.0+ have been observed at mining depths of only 600 m to 800 m below surface, while strong seismic activities are normally expected to be associated with deep excavations. The occurrence of such large events at shallow depth is the key issue of the first part of the study. Statistical methods are utilized to analyze seismic data and relate it to mining activity. Variation in b-value, derived from the microseismic event magnitude-frequency distribution, is used to identify the rock unstable zones. It is used to differentiate between high and low stress zones and to examine the effect of geological structures, specifically the diabase dykes in the mining area. Furthermore, moment tensor inversion is carried out with MATLAB to analyze micro-seismicity, discern the mechanisms of rock failure. In the second part of the study, analysis of seismic events of magnitude Mn 2.0+, that were observed in the lower-mine zone, is conducted. Moment tensor inversion of these large events is carried out to identify the rock failure mechanisms using ESG HSS-Advanced seismic analysis software. In-situ stress measurements previously conducted at the YD mine are analyzed and used to generate a 3D numerical model with finite difference software FLAC3D taking into consideration the intersecting dykes. Mine-wide modelling aims to simulate mining-induced stress distribution per the mine plan of primary and secondary stope extraction sequence. Assessment of stress distribution, brittle shear ratio, and strain energy, as well as comparison with seismic source location, magnitude, and mechanism are discussed. Although the findings from this study are specific to the YD mine, they can also be used to elucidate the causes of seismicity in other mines with similar conditions

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSeismic Imaging and Inversion Techniques→Travaux en français237 207→