Analyses statistiques

De nombreux outils d’analyses statistiques ont été développés dans le modèle géotechnique global dans le cadre de ces travaux de maîtrise. La totalité des outils présentés dans cette section et celles subséquentes sont des nouveautés sur la plate-forme unique. Ceux-ci permettent des analyses statistiques par tableaux et par graphiques. L’ensemble des outils statistiques développés n’est pas présenté dans cette section, mais davantage d’outils le seront lors de l’interprétation des résultats dans les Chapitres 3 et 4.

Les outils développés et utilisés sont différents selon le type de données analysées. Par exemple, il est plus logique d’analyser des données reliées aux lithologies en groupe ou en classe. En fait, il s’agit du cas de presque l’ensemble des données non quantitatives (numériques).

Il peut également être intéressant de regrouper les données numériques importées, qu’elles soient ponctuelles (UCS, tonnage déplacé) ou non ponctuelles (RQD) par classe de valeurs. Cela est possible avec les applications numériques développées dans le modèle au cours de ce mémoire.

Les outils d’analyses créés permettent l’analyse statistique par classes de divers paramètres tels que des classes de distance par rapport à une excavation, une faille, etc.; des classes de dates; des classes d’orientation d’excavations; etc. La largeur des classes est définie par l’utilisateur, tel qu’illustré à la Figure 2.18.

Figure 2.18: Exemples de définition de largeur de classes de paramètres à des fins d'analyse statistique dans le modèle géotechnique.

2.5.3.1

Analyses par tableaux

Les tableaux sont particulièrement utiles pour analyser des statistiques par classes. Il s’agit d’une manière rapide et efficace de comparer les fréquences, les moyennes, les médianes, les minimums, les maximums, les

écarts-types, etc. des données analysées. Un outil d’analyse du type de distributions modélisant le plus adéquatement la répartition des données a été également développé, accompagné de la valeur du test Kolmogorov-Smirnov (KS) (Kolmogorov, 1933; Smirnov, 1939). Le test KS compare une distribution théorique à la distribution observée des données sélectionnées et indique si celles-ci ont la même fonction de répartition. Ce test peut être effectué pour une variété de distributions. Le test KS a été codé sur la plate-forme pour pouvoir évaluer les distributions normales, log-normales, uniformes, exponentielles et triangulaires. Les paramètres propres à chaque distribution sont également calculés et affichés.

Les tableaux sont également primordiaux lors de la comparaison de deux secteurs définis par les boîtes de sélection présentées précédemment. Ils permettent une comparaison rapide et quantitative des données. De plus, l’analyse par tableaux est particulièrement utilisée lorsque deux niveaux de classes sont combinés. Par exemple, il est difficile d’analyser efficacement autrement que par tableaux des données reliées au RQD par lithologie et par classe de distance par rapport à une surface telle qu’une faille.

2.5.3.2

Analyses graphiques

Divers types de graphiques ont été élaborés dans le modèle géomécanique global. Par exemple, un graphique de type nuage de points illustre bien la relation d’un paramètre en fonction d’un autre pour une donnée ponctuelle. Parmi les autres types de graphiques développés se trouvent des diagrammes de boîtes à moustaches, des histogrammes, des graphiques de densité ou fréquence cumulative, etc. Les applications les plus pertinentes de ces outils sont présentées aux Chapitres 3 et 4.

2.5.3.3

Sélection des paramètres analysés

Étant donné le grand nombre de paramètres pouvant être analysé dans cette base de données, autant graphiquement que par tableaux, le développement d’outils de sélection de paramètres flexibles s’imposait. En fait, le choix de quatre paramètres parmi la liste des paramètres importés à la fois dans les interprétations de carottes de forages et de résultats des essais géomécaniques est possible, tel qu’illustré au Tableau 2.5. La sélection de ces paramètres permet d’optimiser la quantité et l’utilisation de graphiques, tableaux et autres analyses statistiques. Ainsi, l’ensemble des outils développés sont identifiés par les quatre paramètres sélectionnés. La désignation des appellations des paramètres affichés dans les graphiques, les tableaux et les vues en trois dimensions est clairement identifiée par association automatique aux sélections. À tout moment de l’analyse, il est possible de modifier la sélection de ces paramètres et les titres des axes seront automatiquement changés.

Tableau 2.5: Liste de choix des paramètres pouvant être analysés dans le modèle géotechnique global.

2.5.3.3.1

Filtres des paramètres analysés

Les données reliées aux paramètres peuvent être filtrées de deux différentes façons. Cela est possible par la création d’une liste distincte pour chaque paramètre sélectionné. Le premier type de filtre permet de cocher ou décocher chaque élément, afin de les inclure ou de les exclure des analyses subséquentes. Ce type de filtre est particulièrement utile pour des données de type texte, tel que montré à la Tableau 2.6. Ce filtre permet aussi d’enlever les segments ayant une valeur « nulle », c’est-à-dire n’étant pas définie pour le paramètre sélectionné. Le deuxième type de filtre s’applique davantage aux données numériques, telles que les résultats des UCS ou les valeurs de RQD. Le filtre créé permet de spécifier un maximum, un minimum ou une plage de valeur des paramètres analysés par la suite (Figure 2.19).

Tableau 2.6: Table distincte extraite pour chaque paramètre sélectionné dont il est possible de filtrer chaque élément défini.

2.6 Conclusion

Ce chapitre a justifié la sélection de mXrap (Harris et Wesseloo, 2015) en tant que plate-forme unique choisie pour le développement du modèle global. Les différentes étapes de collection et de traitement des données afin d’intégrer les différentes bases de données dans la plate-forme unique sont également détaillées. L’intégration des données s’est faite en réalisant des applications informatiques. Certaines parties ont été élaborées en collaboration avec les professionnels du Australian Centre for Geomechanics. Finalement, les outils d’analyse spatiale, temporelle et statistique développés lors des travaux liés au projet de maîtrise ont été présentés. La méthodologie de la mise à jour des bases de données et de l’utilisation de la plate-forme au site minier est décrite à l’Annexe A.