АНАЛИЗ МЕЖДУНАРОДНОГО ОПЫТА ПО СНИЖЕНИЮ ПОТЕРЬ И РАЗУБОЖИВАНИЮ РУД ПРИ РАЗРАБОТКЕ МАЛОМОЩНЫХ РУДНЫХ ЗАЛЕЖЕЙ
Bibliographic record
Abstract
В условиях активного развития подземной добычи, особенно при отработке маломощных рудных тел, важной задачей является снижение потерь и разубоживания руды. В статье на основе опыта Канады, Австралии, Китая и России рассмотрены подходы к повышению извлечения и качества руды. Проанализированы геомеханические условия, системы разработки, технические средства и цифровые решения. Описаны инновационные методы бурения, цифровое управление производством и системы сухой закладки. Выделены преимущества подэтажной скважинной отбойки для селективности и безопасности горных работ. Результаты могут быть адаптированы для отечественной практики Жерасты пайдалы қазбаларды өндірудің қарқынды дамуы жағдайында, әсіресе қуаттылығы аз кен денелерін игеруде, кеннің шығынын және кедейленуін азайту өзекті мәселе болып табылады. Мақалада Канада, Аустралия, Қытай және Ресей тәжірибелері негізінде кен шығымын арттыру және сапасын жақсарту тәсілдері талданды. Геомеханикалық жағдайлар, қазу жүйелері, техникалық құралдар мен цифрлық шешімдер қарастырылды. Инновациялық бұрғылау әдістері, өндірісті басқарудың цифрлық технологиялары және құрғақ толтыру жүйелері сипатталды. Подэтаждық ұңғымалық қопару жүйесінің селективтілігі мен тау-кен жұмыстары қауіпсіздігін қамтамасыз етудегі артықшылықтары айқындалды. Зерттеу нәтижелері отандық тәжірибеге бейімдеуге ұсынылады In the context of intensive underground mining development, particularly in the extraction of thin ore bodies, reducing ore losses and dilution remains a critical challenge. This article, based on the experience of Canada, Australia, China, and Russia, examines methods to enhance ore recovery and quality. It analyzes geomechanical conditions, mining systems, technical equipment, and digital solutions. Innovative drilling techniques, digital production management tools, and dry backfill systems are described. The advantages of sublevel open stoping with long-hole drilling for selective mining and operational safety are highlighted. The findings can be adapted to improve domestic practices in thin ore body mining
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.017 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".