A systems approach to mining innovation
Notice bibliographique
Résumé
Any innovation in part of the mining process has to be integrated into a production system. The mineral dressing system and the tailings management system are easily recognisable as process systems, managed by trained process engineers. The mining process, and especially the underground mining process, have somehow escaped the constraints imposed by the process engineering included in manufacturing operations and is still regarded as a series of almost separate activities – drill-and-blast, ventilation, ground support, ore transfer, and backfilling, each with its own specific expertise and practitioners. This discrete approach has been successful for relatively small-tonnage operations, but it begins to fail as the daily production demand increases. Many underground metal mines using bulk mining and fill have been successful in producing 5,000–8,000 tpd, and the same production equipment platform was adopted for block caving operations in low-grade copper porphyry operations to achieve more than 50,000 tpd. These mines are struggling to meet design targets of 100,000 tpd, at the same time that bulk mining operations are struggling to maintain their production levels with greater ventilation and logistical challenges at depth. The inability to meet current production targets has led to a series of tactical responses, such as layout changes, equipment automation and electrification, and other new technologies. We make the case that the implementation of isolated technologies into deep, hightonnage operations are unlikely to be successful unless they are integrated into a mine production system that is designed to address all the system constraints. We believe that the last technological transition has created a progress trap that will prevent mines achieving higher production rates. We believe a ‘systems approach’ to mining innovation is essential if we are to transition to technology platforms that can meet future performance targets, match demographic projections and enable the industry to meet future metal demand.
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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 ».