Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates face time optimisation at TauTona underground gold mine in South Africa. TauTona is located 70 km south-west of Johannesburg. Face time optimisation involves decreasing the time taken for workers to get to and from the workplace and increasing the productivity of workers at the workplace. This thesis shows that face time optimisation has a significant role to play at TauTona and includes recommendations to improve face time.TauTona is the deepest operating mine in the world with a shaft depth of 3.8 km. TauTona predominantly uses longwall mining and employs 5,600 persons. The need for face time optimisation is due to difficulties getting workers to and from the workplace and the harsh in-stope environment. Workers travel through one to three shafts and horizontal distances to 6 km by mancarriage or foot to the waiting place. They then proceed by foot to the workplace. The average stope height is 0.9 m with a target wet-bulb temperature of 28.5°C.In 2nd quarter 2002 the average round trip to and from the workplace was 4 hours and 6 minutes. In 2nd quarter of 2003 the average time get to the workplace was 3 hours and 15 minutes. This improvement has been despite shift durations decreasing. While this suggests that the face time optimisation program at TauTona is succeeding, the high standard deviation in the face time achieved means there is room for improvement.The largest component of travel time is walking. The greatest delay in getting to the workplace is waiting for mancarriages, with mancarriage availability on the way out poorer than on the way in. Mancarriages need have a greater availability, mancarriage drop-off points need to closer to the waiting places, waiting places need to be closer to the workplace. Travellingway and gully conditions need to be improved. Waiting times for the cages are gradually increasing in the main and sub-vertical shaft, and dramatically increasing in the tertiary-vertical shaft. The shaft timetable needs to be re-evaluated, possibly with the help of mathematical modelling or simulation software. All these areas need to be monitored on an ongoing basis....
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».