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Enregistrement W3203637463 · doi:10.1007/s42461-021-00483-y

Development of Strategies to Reduce Ventilation and Heating Costs in a Swedish Sublevel Caving Mine—a Unique Case of LKAB’s Konsuln Mine

2021· article· en· W3203637463 sur OpenAlexaboutno aff
S. Gyamfi, Adrianus Halim, A. Martikainen

Notice bibliographique

RevueMining Metallurgy & Exploration · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentilation (architecture)UpgradeEnvironmental scienceWaste managementEngineeringMining engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper outlines a unique case of the development of strategies to reduce ventilation and heating costs in Konsuln iron ore mine in northern Sweden. The mine, located just south of Luossavaara-Kiirunavaara Aktiebolag’s Kiruna iron ore mine, was developed as a test mine 2018–2020 for the Sustainable Underground Mining (SUM) project. Besides functioning as a test mine, Konsuln also contributes ore production. The existing mine ventilation system was designed for the current production rate of 0.8 million tons per annum (Mtpa). There is a plan to increase this rate to between 1.8 and 3 Mtpa in the future, and this requires the primary fans to be upgraded. Therefore, a study was carried out to determine whether using ventilation on demand (VOD) could avoid this fan upgrade and reduce Konsuln’s ventilation and heating power costs in the future. The study also investigated whether using battery electric vehicles (BEVs) along with VOD or as a standalone strategy could further reduce these power costs. In addition, the study analyzed the suitability of heating power reduction strategies presently or previously used in the Nordic countries and Canada to investigate potential additional strategies to reduce the heating power cost, the largest portion of Konsuln’s ventilation and heating power costs. The study found using VOD can avoid the expensive upgrading of the existing primary fans and reduce Konsuln’s ventilation and heating power costs in the future. Using BEVs can further reduce these costs. Finally, none of the Nordic and Canadian heating power reduction strategies is suitable for Konsuln because they require unique conditions that do not exist in Konsuln.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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