Services de modélisation numérique

A2GC offre un large éventail de services en modélisation numérique, allant de simples analyses d’interactions de contraintes à des analyses avancées de profils de risque durant la durée de vie de la mine qui examinent les conditions de minage anticipées, la libération d’énergie et les réactions sismiques potentielles, et la dilution.

Il y a certaines caractéristiques qui, nous croyons, nous distinguent, incluant les suivantes :

• Nous nous assurons que les objectifs de modélisation et les questions soulevées sont clairs et non ambigus, et atteignables avec un degré de confiance adéquat.
• Nous nous assurons que les données disponibles supportent les analyses voulues. Sinon, nous effectuerons une analyse des lacunes qui établira clairement les données manquantes et comment les obtenir.
• Nous utilisons préférentiellement Deswik pour un transfert efficace des données géométriques et de planification de nos clients à nos modèles.
• Nous n’incluons pas sans discrimination « toutes les données dont vous disposez » dans nos modèles. Nous vérifions toutes les données et décidons lesquelles inclure, en fonction de leur validité, précision, résolution, complétude et fiabilité.
• Nous ne dupliquons jamais les analyses. Chaque projet est sa propre entité avec ses propres particularités.
• Nous nous concentrons sur les objectifs établis. Nous ne construisons jamais de modèles inutilement grands, denses et complexes – cela maintient les analyses efficaces, efficientes, et réduit la durée et les coûts du projet.
• Nous mettons une emphase particulière sur la calibration lorsque possible. Cet effort en amont augmente significativement la confiance dans les résultats et réduit la répétition de travail.
• Nous n’affectons jamais de personnel junior à nos projets de modélisation. Nous n’utilisons que des spécialistes chevronnés et expérimentés.
• Durant la réalisation du projet, nous restons alignés sur les objectifs, cédules et budgets entendus en tenant des réunions régulières, typiquement hebdomadaires, pour discuter des progrès.
• Nous innovons constamment sur divers aspects techniques :
  • • Nous améliorons constamment nos scripts d’initialisation tectonique des contraintes. L’approche, lorsque requise, permet d’établir différents niveaux de contraintes dans différentes lithologies en fonction de leur rigidité, ce qui affecte leur comportement lorsque le minage s’en rapproche.
    • Nous raffinons continuellement les critères associés aux divers profils de risque dont nous avons été les pionniers, qui permettent d’anticiper les difficultés géomécaniques par unité de temps (typiquement sur une base mensuelle, trimestrielle ou semestrielle) en termes de tonnes de minerai ou de quantités de métal exposées à des risques ‘légers’, ‘modérés’ ou ‘importants’. Ces graphes (exemple ci-dessous) permettent de facilement repérer des étapes durant la séquence examinée où la production pourrait être affectée par des problèmes de terrain.

  

  • • Nous améliorons constamment la représentation du comportement post-pic de nos modèles inélastiques. Nous considérons régulièrement un point d’inflexion supplémentaire entre pic et résiduel, ce qui rend le comportement beaucoup plus réaliste pour un massif rocheux dur et modérément jointé, et plus propice à capturer des comportements sismiques.

  

  • • L’addition d’un autre point d’inflexion, celui-ci à gauche du pic, est notre prochain objectif.
    • Nous révisons régulièrement notre approche de modélisation pour les remblais en pâte et hydrauliques pour mieux représenter l’état des contraintes internes qui s’y développent entre leur placement (sous forme de fluide) et leur cure (sous forme solide). Cet aspect est important lorsque l’accent des analyses concerne la stabilité de murs de remblai exposé.
• Nous comptons sur la puissance, la vitesse et la versatilité de Python pour extraire, compiler et afficher les résultats.
• Nous encourageons l’exportation des résultats chez nos clients, préférentiellement sur ParaView, pour qu’ils puissent consulter eux-mêmes tous les résultats numériques.
• Nous sommes transparents quant aux hypothèses, prémisses et limites associées à nos analyses et nos conclusions.

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