TRAM: A Graphical User Interface for Risk Analysis in the Underground Coal Mines
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few decades, the Australian, New Zealand, Canada, UK, USA and South African mining industries have applied risk management techniques to regulate the hazards in mines. In the Indian mining industry, it was mandated only after the revision of the Coal Mines Regulations in 2017. An effective risk assessment is required to develop a practical risk management plan. TRAM (Tool for Risk Assessment in Mines) is a Graphical User Interface (GUI) that acts as a risk analysis and ranking tool for underground coal mines. This study aims to describe the structure and application of TRAM developed. TRAM is based on the proposed methodology which incorporates Fuzzy logic, the Analytic Hierarchy Process (AHP) and VIKOR, which stands for Multi-Criteria Optimization and Compromise Solution. In the proposed methodology, three risk parameters, consequence (C), exposure (E) and probability (P) were used to assess the risk of identified hazards, hazard groups and overall mine. A case study of risk analysis of an underground coal mine is used to illustrate the application of the TRAM. The developed TRAM has a user-friendly interface, allowing even inexperienced experts to perform effective risk analysis for mines in a short period of time.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».