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Enregistrement W4361290662 · doi:10.18280/jesa.560106

Evaluation of the Variable Component of Truck Travel Time Based on the Maximum Speed for an Optimal Management of the Fleet, Case of Boukhadra Iron Ore Mine, NE Algeria

2023· article· en· W4361290662 sur OpenAlexvenueno aff
Merah Chafia, Taleb Mounia

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckIron oreComponent (thermodynamics)Variable (mathematics)Automotive engineeringDuration (music)Travel timeTransport engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringMathematicsMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work focuses on the loading and haulage works which are crucial operations and of major importance for the mining exploitation and whose costs are very high and represent up to 70% of the total price of the entire supply chain production.It is advisable to make a judicious choice of loading and transport machines and to assign them well to limit waiting times and increase yields, which will of course lead to the realization of the planned production.The allocation of trucks and the number assigned to the shovels is an important work for the operator, in this context the present work concerns the open pit mine of Boukhadra (Tebessa), one of the largest iron deposits in Algeria.Based on truck timing data and the characteristics of excavators, trucks, and roads, an analysis of the current status of loading and transport work was made, which showed high waiting times of the shovel.Based on the performance curves of the CATERPILLAR trucks, we determined the appropriate speeds and therefore the determination of the number of trucks necessary to reduce the waiting times of the excavator.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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