Drilling signals analysis for tricone bit condition monitoring
Pourquoi ce travail est-il 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.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Expérimental (laboratoire)Signal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,262
- Score d'incertitude au seuil
- 0,254
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
This paper presents a novel approach to investigate the relations between drilling signals and bit wear condition in real world full-scale mining operations. This research addresses the increasing demand for automation in mining to increase the efficiency, safety, and ability to work in harsh environments. A crucial issue in fully autonomous unmanned drilling is to have a system to detect the bit wear condition through the drilling signals analysis in real time. In this work, based on extensive field studies, a novel qualitative method for tricone bit wear state classification is developed and introduced. The relations between drilling vibration as well as electric motor current signals and bit wear are investigated and bit failure vibration frequencies, regardless of the geological conditions, are introduced. Bit failure frequencies are experimentally investigated and analytically calculated. Finally, the effect of bit design parameters on the failure frequencies is presented for the application of bit wear condition monitoring and bit failure prediction.
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La notice
- Revue
- International Journal of Mining Science and Technology
- Thématique
- Drilling and Well Engineering
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- McGill University
- Organismes subventionnaires
- Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill University
- Mots-clés
- Bit (key)DrillingVibrationAutomationEngineeringState (computer science)Computer scienceMechanical engineeringAcousticsAlgorithm
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui