Industrial applications of digital twin technology in the mining sector: An overview
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
In recent years, digital twin (DT) technology has received much interest from the mining community. Despite the potential to revolutionize mining processes in the long-term, this technology is still nascent, and many companies are unsure how to leverage it for their industry-specific applications. For successful integration in the field and to meet user expectations, the roles, capabilities, and potential applications of this evolving technology need to be demystified. This paper provides an overview of industrial applications of DTs in the mining sector. To identify relevant industry examples, we performed a systematic search of electronic resources. Thirty-two real-life examples of early adopters in the field were analyzed based on the application purpose and classified into eight categories: (1) collaborative decision-making; (2) data analysis and visualization; (3) design; (4) management and coordination; (5) monitoring and maintenance; (6) operational efficiency and production; (7) optimization of the mine value chain; and (8) safety and reliability. It was found that application categories that provided immediate and profitable benefits for companies contained the most case studies. To the best of our knowledge, this is the first attempt to showcase the opportunities that DTs hold for the mining sector. This summary of state-of-the-art industry applications is the first step to demonstrate the opportunities of DTs for mining operations and support the development of this emerging field.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle