The effects of automation on the environmental impact of deep underground metal ore mining operations
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for increased production has resulted in the need to develop deeper \nunderground mines to extract more resources. However, the mining process becomes less \neconomically attractive as the ventilation and ore transportation costs drastically increase when \noperating at large depths. This has led to the industry investigating automated battery-electric \nand biodiesel fueled machinery instead of diesel machines to reduce emissions, and hence \nventilation costs, as well improve productivity and thereby, the economic viability of deep mine \nprojects. \nA life cycle assessment (LCA) approach has been developed to evaluate the environmental \nimpact from introducing automated equipment in underground copper mines. This is a novel \napplication for an LCA, and as a gauge of model accuracy, it was found that calculated \ngreenhouse gas (GHG) emissions for an underground mine site in Canada were within 5.6% of \ntheir reported emissions. The model was then expanded using data collected from automation \ntrials at a Canadian mine to predict changes due to the introduction of various levels of \nautomation with regards to the impact potentials of global warming, acidification, eutrophication \nand human toxicity. All impact levels were quantified and found to decrease due to automation. \nData from this site study was then used to further develop the LCA model to predict changes in \nenvironmental impacts for underground copper mine sites in Australia, Canada, Poland, USA \nand Zambia. Site specific parameters and processes that contribute to their overall environmental \nimpacts were identified, and the calculated CO2 emissions were within 4.2-5.6% of the reported \nvalues. \nThe mining industry is moving toward introducing significantly more technology to enhance \nboth productivity and safety. This thesis investigates using an LCA approach to add a third \ndimension; improved environmental impacts that contribute to more sustainable mining
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».