Integrated Artificial Neural Network and Discrete Event Simulation Framework for Regional Development of Refractory Gold Systems
Notice bibliographique
Résumé
Mining trends in the gold sector indicate a growing imbalance in global supply and demand chains, especially in light of accelerated efforts towards industrial electrification and automation. As such, it is important that research and development continue to focus on processing options for more complex and refractory ores. Unlike conventional (i.e., free-milling) ore feeds, refractory gold is not amenable to standard cyanidation, and requires additional pretreatment prior to leaching and recovery. With recent technological advancements, such as sensor-based ore sorting, there is opportunity to advance the development of smaller untapped refractory resources with marginal economics, particularly those in proximity to processing infrastructure within major gold districts. However, it will be critical that the necessary tools are developed to capture the potential system-wide effects caused by varied ore feeds and improve related decision-making processes earlier in the value chain. Discrete event simulation (DES) is a powerful computational technique that can be used to monitor the interactions between important processes and parameters in response to random natural variations; the approach is thus suitable for the modelling of complex mining systems that deal with significant geological uncertainty. This work implements an integrated artificial neural network (ANN) and DES framework for the regional coordination of conventional and preconcentrated refractory gold ores to be processed at a centralized plant. Sample calculations are presented that are based on a generated dataset reflective of sediment-hosted refractory gold systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».