Fragmentation thermique par torche à plasma appliquée aux gisements filoniens : de l'analyse statistique des essais en laboratoire à la présentation d'un modèle de coûts de production
Bibliographic record
Abstract
L'utilisation de la torche à plasma comme technologie de fragmentation thermique du roc fait actuellement partie des projets de recherche axés sur les technologies émergentes de la rupture du roc sans explosif menés par un consortium composé d'entreprises minières et de Ressources naturelles Canada. Afin de vérifier l'applicabilité de cette technologie pour l'exploitation des gisements métallifères filoniens de l'Abitibi, la méthodologie proposée permet d'estimer la productivité et le coût de production en fonction des différentes technologies, activités et tâches nécessaires à l'extraction du minerai d'un chantier type. Pour l'activité extraction du minerai, les données d'entrée sont estimées à partir d'un modèle statistique issu de l'analyse des essais planifiés pour la torche à plasma alors que pour les autres activités, les modèles sont alimentés par des données issues de la littérature ou de l'utilisateur. Les activités et tâches listées pour l'exploitation du chantier type sont organisées suivant une séquence de minage adaptée à ce projet et permettant l'exploitation en continu d'un gisement filonien. La méthodologie s'appuie sur des données limitées sur la fragmentation thermique par torche à plasma et nécessite des hypothèses cohérentes avec l'environnement de travail. Cependant, en travaillant sur des modèles flexibles et ajustables, et en augmentant le nombre de données, la productivité de cette technologie innovante peut être affinée et son influence sur le coût de production peut être déterminée, ce qui permet à terme, de vérifier son applicabilité et ce, au fur et à mesure de l'avancement de la recherche expérimentale sur la torche à plasma.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".