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Enregistrement W1897963677

Utilization and Implementation of Atmospheric Monitoring Systems in United States Underground Coal Mines and Application of Risk Assessment

2013· dissertation· en· W1897963677 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoal miningEnvironmental scienceCoalEnvironmental planningMining engineeringEngineeringWaste management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explosions of gas and dust continue to be recognized as an extreme danger in underground coal mines and still occur despite significant technological advances. Mining researchers have been attempting to accurately measure and quantify ventilation and gas properties since early mining; however basic monitoring attempts were limited by the available technologies. Recent advancements in monitoring and communication technologies enable comprehensive atmospheric monitoring to become feasible on a mine-wide scale. Atmospheric monitoring systems (AMS) allow operators to monitor conditions underground in real-time. Real-time monitoring enables operators to detect and identify developing high risk areas of the mine, as well as quickly alert mining personnel underground. Real-time monitoring also can determine whether conditions are safe for mining, to operate ventilation systems more efficiently, and to provide an additional layer of monitoring atmospheric conditions underground. AMS utilizes numerous monitoring technologies that will allow underground coal mines to comprehensively monitor gas and ventilation parameters. AMS are utilized worldwide as well as in the United States, and can be modified to cater to specific hazards at different mines. In the United States, AMS are primarily used to monitor belt lines and electrical installations for smoke, CO, and CH₄, and to automatically alarm at set thresholds. The research in this study investigates and analyzed AMS across the world (specifically Australia, Canada, and United States). Two case studies presented in Chapter 5 focus on the utilization and implementation of AMS in two underground coal mines in the United States. These case studies identify challenges regarding installation, data management, and analysis of real-time atmospheric monitoring data. The second case study provides significant evidence that correlates mine ventilation fan outages and changes in barometric pressure to increases in methane from previous works. This research does not attempt to quantify data, but intends to provide engineers knowledge to utilize, design, and implement an AMS. Several incident scenarios are simulated using ventilation computer software, as well as the benefits of monitoring in past disasters are analyzed. This research does not intend to place blame, but intends to increase the understanding of utilizing and implementing AMS in underground coal mines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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