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Enregistrement W2014875030 · doi:10.1179/147490013x13639459465736

Algorithmic integration of geological uncertainty in pushback designs for complex multiprocess open pit mines

2013· article· en· W2014875030 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMining Technology Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy Section A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNewmont CorporationBarrick Gold Corporation
Mots-clésProcess (computing)Mining engineeringComputer scienceOpen-pit miningWork (physics)Stochastic simulationEnvironmental scienceGeologyEngineeringMathematicsStatisticsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional open pit mine design methods ignore geological uncertainty in terms of metal content and material types which can impact the quantities processed in multiple process mining operations. A stochastic framework permits the use of geological simulations to quantify geological uncertainty; however, existing models have either not been extended to pushback design for mines with multiple elements, multiple materials and multiple destinations, or are limited in their ability to incorporate joint local uncertainty represented through sets of geological simulations. This work aims to integrate grade and material uncertainty in pushback design for open pit mines. Two formulations are proposed to modify existing pushback designs to reduce risk in terms of the amounts of material going to each destination, while maintaining similar pushback sizes when compared to the original design. The proposed formulations are applied at BHP Billiton's Escondida Norte mine, Chile, and show a 35–61% reduction in variability in terms of quantities of material sent to the various processes.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,207 · 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