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Record W7055919051

Développement et application d'un modèle géomécanique intégré pour une exploitation minière sous hautes contraintes et sujette à la séismicité

2019· other· fr· W7055919051 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicThermal properties of materials
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAustralian Centre for Geomechanics
KeywordsWestern europeWater erosionDomain (mathematical analysis)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le développement de nouvelles technologies applicables en milieux souterrains, combiné à la rareté des gisements disponibles en surface, explique que l’extraction de minerai en grande profondeur est de plus en plus commune. Exploiter en grande profondeur implique la réalisation de travaux miniers dans des conditions de terrain difficiles et sous un régime de contraintes élevées. Gérer le risque sismique et les dommages qui peuvent en découler est un défi de taille pour ce type d’exploitation. Cette gestion de risque sismique n’est pas aisée, puisque les conditions opérationnelles et sismiques ainsi que les mécanismes menant à la rupture du massif rocheux ne sont pas pleinement compris. Afin de mieux délimiter ce risque, la totalité des données reliées de près ou de loin à la séismicité doit être accessible et facilement consultable afin d’en faire l’analyse intégrée. Ce mémoire présente le développement d’un modèle géomécanique global intégrant de nombreuses bases de données pour améliorer la compréhension de la réponse séismique et aséismique du massif rocheux aux activités minières. La collecte, le traitement et l’analyse des données concernant la géologie, la géomécanique, la séismicité et les opérations minières ont été réalisés pour le cas d’étude de la mine LaRonde exploitant actuellement à plus de trois kilomètres de profondeur. Les outils développés au sein du modèle géomécanique global ont entre autres permis d’évaluer quantitativement la variabilité spatiale et temporelle des propriétés géomécaniques et de la fracturation du massif rocheux. La création d’outils spécifiquement conçus pour l’analyse des coups de terrain a également permis de réaliser une analyse préliminaire identifiant les facteurs clés reliés aux caractéristiques géologiques présentes à grande échelle influençant l’occurrence et la sévérité de coups de déformation propre au site minier à l’étude. Ce mémoire démontre la contribution à la conception minière et à la gestion du risque sismique d’un modèle géomécanique intégré dans un environnement minier complexe sous hautes contraintes et actif sismiquement.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: none
Teacher disagreement score0.050
Threshold uncertainty score0.100

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0030.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.015
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.204 · 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

Citations0
Published2019
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