Increasing the Safety of People Activity in Aggressive Potential Locations, Analyzed through the Probability Theory, Modeling/Simulation and Application in Underground Coal Mining
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper deals with the increasing safety of working in aggressive potential locations, having SCADA system and WSN sensors, using a “probabilistic strategy” in comparison with a “deterministic” one, modeling/simulation and application in underground coal mining. In general, three conditions can be considered: 1) an unfriendly environment that facilitates the risk of accidents, 2) aggressive equipments that can compete to cause accidents and 3) the work security breaches that can cause accidents. These conditions define the triangle of accidents and are customized for an underground coal mining where the methane gas is released with the exploitation of the massive coal. In this case, the first two conditions create an explosive potential atmosphere. To allow people to work in a safe location it needs: first, a continuing monitoring through SCADA system of the explosive potential atmosphere and second, the use of antiexplosive equipment. This method, named “deterministic strategy”, increases the safety of working, but the explosions have not been completely eliminated. In order to increase the safety of working, the paper continues with the presentation of a new method based on hazard laws, named “probabilistic strategy”. This strategy was validated through modeling/simulation using CupCarbon software platform, and application of WSN networks implemented on Arduino equipments. At the end of the paper the interesting conclusions are emphases which are applicable to both strategies.
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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 | 0,001 | 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 découle