Applied Machine Learning for Geometallurgical Throughput Prediction—A Case Study Using Production Data at the Tropicana Gold Mining Complex
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
With the increased use of digital technologies in the mining industry, the amount of centrally stored production data is continuously growing. However, datasets in mines and processing plants are not fully utilized to build links between extracted materials and metallurgical plant performances. This article shows a case study at the Tropicana Gold mining complex that utilizes penetration rates from blasthole drilling and measurements of the comminution circuit to construct a data-driven, geometallurgical throughput prediction model of the ball mill. Several improvements over a previous publication are shown. First, the recorded power draw, feed particle and product particle size are newly considered. Second, a machine learning model in the form of a neural network is used and compared to a linear model. The article also shows that hardness proportions perform 6.3% better than averages of penetration rates for throughput prediction, underlining the importance of compositional approaches for non-additive geometallurgical variables. When adding ball mill power and product particle size, the prediction error (RMSE) decreases by another 10.6%. This result can only be achieved with the neural network, whereas the linear regression shows improvements of 4.2%. Finally, it is discussed how the throughput prediction model can be integrated into production scheduling.
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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