Quantifying losses in support capacity due to corrosion

CIM Journal, Vol. 6, No. 3, 2015, pages 149-156

J.-F. Dorion
Langlois mine, Nyrstar, Quebec, Canada

J. Hadjigeorgiou
Lassonde Institute of Mining, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada

E. Ghali
Université Laval, Québec City, Quebec, Canada

http://dx.doi.org/10.15834/cimj.2015.16
Résumé La corrosion des composantes des systèmes de soutien (p. ex. boulons, grillages et plaques) est une préoccupation économique et de sécurité dans les mines souterraines. Cet article présente les résultats d’une étude de cinq ans pendant laquelle des coupons de corrosion ont été installés à des endroits spécifiques dans les mines participantes; ces coupons ont été retirés à des intervalles réguliers, analysés pour des signes de corrosion et mis à l’épreuve pour quantifier la perte de capacité. Des essais complémentaires ont été effectués sur les grillages récupérés et sur les échantillons de boulons d’ancrage. Les données aident à comprendre les facteurs qui contribuent à la corrosion des systèmes de soutien, ce qui est utile dans le choix de stratégies appropriées de soutien et pour une évaluation fiable de la durée de vie utile et du besoin de remise en état d’un système de soutien.
Mots-Clé Corrosion, mines souterraines, systèmes de renforcement, systèmes de soutien
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Publication: CIM Journal
Numéro: 3
Volume: 6
Année: 2015
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Sommaire: The degree of uncertainty associated with a natural diamond resource is important to quantify from the time of discovery through the production lifetime. Data collection occurs during the discovery, exploration, delineation, and production or recovery phases. Quantifying the relationship between data and uncertainty is an important component of project valuation. The value of data is measured as their potential to reduce uncertainty if they are collected. A method is developed using Monte...
Publication: CIM Journal
Auteur(s): J. G. Manchuk, J. Stiefenhofer and M. Thurston, C. V. Deutsch
Mots clés: Diamond exploration, Geostatistics, Kimberlite, Monte Carlo simulation, Resource uncertainty
Numéro: 3
Volume: 6
Année: 2015
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Sommaire: As part of a series describing the nickel operations of Vale Canada (formerly known as Inco), this paper focuses on the 1973 to current operations of the Copper Cliff nickel refinery in Ontario, Canada. The process used there employs the formation of Ni tetracarbonyl at high CO (gas) pressure and its subsequent decomposition at somewhat elevated temperatures to produce highly pure Ni pellets and powders. Personal sampling of workplace aerosol dusts is reported, with information on specific Ni...
Publication: CIM Journal
Auteur(s): B. R. Conard
Mots clés: Aerosol dusts, Inco, Nickel refining, Nickel tetracarbonyl, Vapometallurgy
Numéro: 3
Volume: 6
Année: 2015
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Sommaire: High-risk underwater mining operations necessitate characterizing spatial heterogeneity and resource uncertainty. Local average subdivision is a method of simulating spatial deposit variability inside a cell through a sequence of discretization stages, during which a cell is further subdivided into four or eight cells. New developments are presented to validate simulated deposit models and deal with point measurements of geotechnical and ore-grade properties. This paper illustrates the...
Publication: CIM Journal
Auteur(s): T. Wambeke and M. Alvarez Grima, G. A. Fenton, J. Benndorf, A. Vervoort
Mots clés: Geostatistical simulations, Local average subdivision (LAS), Marine deposit evaluation, Resource uncertainty, Spatial variability, Underwater mining
Numéro: 3
Volume: 6
Année: 2015
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Sommaire: Evaluating resources and reserves requires the reliable modelling of geological domains and their grades. “Multiple point statistics” simulation is a relatively new geostatistical method to generate complex, high-resolution geological models by extracting high-order spatial relations from training images. A method based on combining multiple training images is developed to obtain the correct amount of large-scale continuity and short-scale variability. A calibration process matches the...
Publication: CIM Journal
Auteur(s): D. A. Silva, K. J. Palmer, C. V. Deutsch
Mots clés: Entropy, Geological domains, Geostatistics, Linear opinion pool, Multiple point statistics (MPS), Training image (TI)
Numéro: 3
Volume: 6
Année: 2015
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