Optimisation de la planification à court et moyen terme dans les mines souterraines
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is part of the current trend of digitization in underground mines by addressing the problem of mine planning.The overall objective of the thesis is to provide a tool for short and medium-term optimization of plannings, allowing optimal solutions to be found in a short time.Underground mine planning for these time horizons is a difficult problem for a number of reasons, including the number of resources required, the large number of work places, the long-term implications of short-term decisions and the level of accuracy required.More specifically, the research objectives are to develop a mathematical programming model for short-term, another for short-and medium-term and a last one using constraint programming for the short-and medium-term and then compare the different approaches.A review of the available literature shows that the majority of work in mine planning is about open-pit mines.Even though they have some similarities, open-pit mines and underground mines are still too different to simply apply the solutions from one to the other.This discrepancy in the difference between the commercial offer of optimization products for both types of mines is another proof of this.Within the underground literature, the majority of publications focus on long-term planning.Some models are available for short-and mediumterm time horizons, but are mine specific.From this literature, all the models are based on mathematical programming, with the exception of one real-time planning model, but it adresses a very different problem from the one presented here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».