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Enregistrement W2398421158 · doi:10.22260/isarc2013/0060

Enhance Mining System Reliability through System Integration Approach

2013· article· en· W2398421158 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

RevueProceedings of the ... ISARC · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringComputer scienceSystem integrationAutomationSoftware qualityData miningSoftwareEngineeringSoftware developmentDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhance Mining System Reliability through System Integration Approach Y. Sun, X.S. Li, H. Guo Pages 555-563 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: The reliability of mining systems is generally low due to their harsh working conditions. Currently, efforts for improving mining system reliability are often made in isolation. This practice could substantially limit the effectiveness of the efforts on overall reliability improvement of the mining system. To enhance the overall reliability of mining systems, an integrated improvement approach is necessary. In this paper, we developed a framework for integrated mining system reliability improvement to address this issue. In this framework, there are five major components including data integration, business process integration, hardware integration, software integration, and analysis/decision integration, but we only focus on the integrated reliability analysis which is important to the analysis/decision integration. The reliability analysis considers the interactions between machines, and the impacts of design, operation, maintenance, automation and working environment on the overall system reliability. These multiple interactions present a big challenge to accurate reliability prediction. In this paper, we for the first time systematically investigated integrated reliability analysis approaches for dealing with this challenge using novel models and methods, including covariate hazard models, intelligent reliability prediction approach, and complex system modeling methods. While these models and methods have found some successful applications in other industries, they in general have not been effectively used for the reliability analysis of mining systems. Our study results show that the system integration approach is applicable to mining systems and can be used for developing a computer aided integration system for the implementation of the integrated reliability improvement approach. Keywords: Reliability, mining system, integration, failure rate, safety, productivity DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0060 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,536

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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