Performance evaluation of a new stochastic network flow approach to optimal open pit mine design-application at a gold mine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The optimal design of production phases and ultimate pit limit foran open pit mining operation may be generated using conventionalor stochastic approaches. Unlike the conventional approach, thestochastic framework accounts for expected variability anduncertainty in metal content by considering a set of equallyprobable realizations (models) of the orebody. This paper evaluatesthe performance of a new stochastic network flow approach for thedevelopment of optimal phase design and ultimate pit limit using agold deposit as the case study. The stochastic and conventionalframeworks as considered here utilize the maximum flow andLerchs-Grossman (LG) algorithms, respectively. The LG algorithm isrestricted to considering an estimated (average-type) orebodymodel, while the stochastic maximum flow algorithm is developed tosimultaneously use a set of simulated orebody realizations as aninput. The case study demonstrates that, when compared to theconventional LG algorithm as used in the industry, the stochasticapproach generates a 30 per cent increase in discounted cash flow, a21 per cent larger ultimate pit limit, and about 7 per cent moremetal, while it maintains a consistency in phase size.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle