Development of risk-informed, performance-based asset management in mining
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses possibilities of developing a holistic risk-informed, performance-based asset management in mining (RIPBAMM). This process would consist of modelling and probabilistic quantification regarding decision support performance indicators. It assists decision-makers in determining not only which mine improvement investment options should be implemented, but also how to prioritize resources for their implementation based on their predicted levels of profitability. The RIPBAMM approach will complement and integrate existing main mine activities such as exploration, ore body modelling, mine design, planning and scheduling, exploitation (all the phases of the mine life), mineral treatment, cost and market model, operational safety and health, environmental issues, mining equipment reliability and maintenance process, equipment selection model, security, etc. RIPBAMM will involve an integrated assessment of dominant influence factors and performance measures related to mining operations. This process is intended to maximize both net present value (NPV) of the mine, and long-term profitability through a continuous support to a decision-making process. It may be particularly useful while optimizing several mine sites belonging to the same mining company. Initial risk informed asset management (RIAM) applications have been initially developed for the nuclear power industry. Afterwards, this process has been adapted to provide decision-making support to other types of power stations, complex facilities (usually capital-intensive), or even groups of such facilities across a wide variety of industries. RIPBAMM is introducing numerous (stochastic) models and supporting performance metrics that can ultimately be employed in order to support decisions that affect the allocation and management of mine resources (i.e. financial support, employment, scheduling, etc.).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».