Cross Layer Optimizations Of Integrated Networks In Underground Mines
Notice bibliographique
Résumé
Establishing reliable communication is a difficult task in underground mines due to the extreme environmental conditions. This work proposes novel approaches and architectures to optimize the reliability, scalability and power efficiency of the communication networks in the environment of underground mines. Our research considers an integrated network architecture with three main elements that represent the common path of information flow from the surface of the mine to remote points deep in the underground. These three main elements are as follows: the backbone networks, the wireless channel of the confined spaces and the Wireless Sensors Networks (WSN). The objectives of enhancing the network reliability, scalability and power efficiency are globally considered for the entire integrated network. As a first step, the backbone network of the mine is optimized with intelligent algorithms for maximum stability, scalability and power efficiency. These objectives were achieved by introducing our novel Prediction-based Adaptive Equalization Algorithm (PAEA) and The Power-aware Adaptive Charging Schedule Algorithm (PACSA). Furthermore, this research introduced a novel wireless channel model to characterize the performance of the wireless systems in underground mines. The new proposed model, called “Mine Segmenting Wireless Channels Model”, is utilized by the wireless network as an added layer of intelligent network capacity. Lastly, with power efficiency and conservation in mind, the performance of the WSN in the underground is optimized for power efficiency, scalability and rapid development of applications. These objectives are achieved by introducing our novel Resources-Aware Sleep Scheduling Algorithm (RASSA) for the wireless sensor networks to provide an integrated platform, where new applications in mines can be rapidly developed to suit the operational requirements of the mine.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».