Insights gained after five years of continuous GPR use in potash mines
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
Potash is a mineral used primarily in fertilizers, that has been mined in the province of Saskatchewan, Canada for approximately sixty years. Continuous Boring Machines (borers) are used to mechanically cut the potash ore out of potash seams. Geological anomalies are periodically encountered during mining that can create instabilities above the mining rooms. These instabilities can be hazardous to personnel and equipment. Subtle anomalies can be difficult to visually identify within the mining rooms. Such scenarios are concerning because falls-of-ground can occur with little to no warning. Ground Penetrating Radar (GPR) is well suited to identifying anomalies above mining rooms before the ground conditions become hazardous. GPR has been used in the Saskatchewan potash mines for over 40 years. In 2013, GPR was integrated with Nutrien’s borers as a safety device, with installation on production borers commencing in 2015. There are now 32 borers equipped with GPR at 4 mines, which produce approximately 22 million tonnes of ore per year. The borer operators quickly accepted the GPR technology as it was an effective early warning device for hazardous conditions. This paper will discuss several successes and challenges faced including training of personnel on how to use the technology, and maintenance of the instrumentation. Furthermore, there were interpretation challenges due both to the position of GPR on the borers and that only one antenna is installed per borer. To address these shortcomings, we have developed and tested a new prototype which will be discussed.
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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 | 0,000 | 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 découle