Notice bibliographique
Résumé
A Convolutional Neural Network (CNN) was developed for Cigar Lake Mine, Saskatchewan, Canada, to predict tunnel liner yield. The mine experiences a complex time-dependent ground squeezing behaviour resulting from the poor geological conditions and the artificial ground freezing implemented to stabilize the ore cavities and to control ground water during the ore extraction process. Four inputs were used inn the CNN to make this prediction: geotechnical zone mapping, primary support class, ground freezing pattern, and measured tunnel displacement. A sensitivity analysis of the CNN training parameters, called hyperparameters, was completed to optimize the final CNN performance. Hyperparameters analyzed include: the amount of training data, the convolutional filter size, and the error weighting scheme. Two final models were developed, one balanced model able to accurately predict tunnel liner yield across all classes of severity, and one targeted model that is calibrated to predict the higher classes of tunnel liner yield particularly well. Input Variable Selection (IVS) was applied to examine how the CNN used the given data, or inputs, to forecast rock mass behaviour. The three IVS methods investigated were Channel Activation Strength (CAS), Input Omission (IO), and Partial Correlation (PC). The IO and PC approaches proposed are novel for CNNs using a spatial and temporal geomechanical dataset.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».