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Enregistrement W3044751814 · doi:10.1287/inte.2020.1027

Barrick’s Turquoise Ridge Gold Mine Optimizes Underground Production Scheduling Operations

2020· article· en· W3044751814 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueINFORMS Journal on Applied Analytics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensBarrick Gold (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Time horizonScheduleResource (disambiguation)HorizonComputer scienceOperations researchMining engineeringEngineeringBusinessMathematicsFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining operations determine a long-term production schedule, often to maximize net present value. For a time horizon of between years and decades, optimization models seek the extraction times—with monthly or yearly fidelity—of three-dimensional, notional blocks of ore and waste within a deposit to satisfy spatial precedence constraints, as well as resource constraints on the amount of material extracted and sent to the mill. With algorithmic advances, as well as those in mine planning software and in hardware, we are able to solve instances with a decade-long horizon at daily fidelity. The resulting objective, repeatable, and defensible schedules inform production and maintenance supervisory decisions based on resource availability, that is, loaders, shovels, haul trucks, and mineral processors. We implement our solutions at the Turquoise Ridge underground gold mine in Nevada, United States. These solutions indicate more than a 2% increase in total ounces extracted over a decade while decreasing development footage by as much as 11% over the same time horizon. Furthermore, we are able to incorporate rules governing a shared resource and to evaluate binding versus nonbinding capacity constraints.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,733

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,199 · 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