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Record W2492098561 · doi:10.1201/b15683-130

Dynamic modelling of a mining-induced fault slip

2013· book-chapter· en· W2492098561 on OpenAlexfundaboutno aff
Atsushi Sainoki, Hani S. Mitri

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook-chapter
Languageen
FieldEngineering
TopicRock Mechanics and Modeling
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsFault (geology)Slip (aerodynamics)GeologyComputer scienceSeismologyEngineeringAerospace engineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les mines profondes ou des contraintes élevées se produisent, les coups de terrain sont un problème car les ils peuvent endommager les ouvertures minières. Il est largement reconnu que les activités minières peuvent réactiver des failles dans les mines sous-terraines. La réactivation de ces failles peut entrainer un glissement de faille. Surtout, le glissement de faille fait naitre des ondes sismiques qui infligent des dégâts sérieux quand elles frappent la surface des ouvertures minières. La génération et la propagation des ondes sismiques sont des phénomènes dynamiques. Il s'ensuit donc que le glissement de faille doit être traité comme un phénomène dynamique Le comportement dynamique ainsi que le comportement statique des failles doit être examiné en considérant les effets des activités minières pour estimer les dégâts causés par les ondes sismiques.Premièrement, un examen de la documentation est effectué. L'examen a révélé que même si un nombre de lois statiques et dynamiques de frottement ont été proposés, ces lois de frottement ont été peu employés pour simuler les glissements de faille que se déroulent dans les mines sous-terraines. La revue a aussi révélé que la majorité des simulations ont été conduites en conditions statiques. Dans cette thèse, la modélisation dynamique d'un glissement de faille induit par des activités minières est présentée. Le modèle englobe l'entièreté d'une mine. En plus, une étude de cas pour la mine Garson à Sudbury, au Canada, est effectuée.Une étude paramétrique avec un modèle de mine en trois dimensions mène aux conclusions suivantes: (a) la profondeur d'exploitation minière, l'angle de friction de la faille, et la position de la faille ont une grande influence sur les déplacement relatifs en cisaillement d'une faille, tandis que l'angle de dilation de la faille et la dureté ont peu d'effet, (b) le taux de glissement maximal augmente en fonction du glissement absolu. Les résultats obtenus du modèle numérique dans lequel le modèle de résistance au cisaillement de Barton est implémenté ont démontré que la rugosité de la surface de la faille affecte grandement l'intensité des ondes sismiques qui émanent du glissement de faille et l'énergie sismique propagée. Les résultats impliquent qu'un glissement de faille survenant à une faille rugueuse est plus violent. L'effet produit par un sautage de production sur une faille proche est aussi examiné en considérant plusieurs séquences de sautage. Les résultats de l'analyse indiquent qu'un sautage de production exécuté selon une séquence temporelle peut induire un plus grand événement sismique qu'un sautage simultané. Une analyse dynamique tenant compte la collision et le déchargement d'une faille est aussi conduite. Il est démontré que le relâchement de la contrainte normale à la faille a une grande influence sur l'intensité des ondes sismiques. L'effet de la distance d'affaiblissement de faille due glissement sur les paramètres sismiques est aussi examiné L'étude indique que le taux de glissement et l'énergie sismique émanée sont significativement affectés par la distance d'affaiblissement de faille, tandis que le moment sismique n'est pas susceptible à la distance d'affaiblissement dans le cas ou le glissement de faille se déroule seulement dans une zone limitée. Pour estimer l'effet des propriétés physiques et mécaniques de la zone de cisaillement, une analyse régressive est exécutée pour la mine Garson. L'analyse est conduite selon la magnitude du moment et la vitesse de crête des particules. La rugosité de la surface de la faille et l'angle de friction dynamique sont étalonnés. Ensuite, les paramètres étalonnés sont validés par rapport à l'accélération maximale du terrain. À travers l'étude, une méthodologie pour étalonner les propriétés physiques et mécaniques de la faille selon l'étude du mouvement du terrain due aux ondes sismiques émanant d'un glissement de faille est développé.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.024

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.173 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2013
Admission routes2
Has abstractyes

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