Machine learning algorithms for real-time coal recognition using monitor-while-drilling data
Notice bibliographique
Résumé
Accurate coal seam identification is crucial in coal mining to prevent resource wastage and potential damage to coal seams from misplaced explosives. The current industry standard involves drilling past the seam and refilling the hole, a resource-intensive process. Manual seam detection is error-prone, and geophysical logging, performed for only a subset of drill holes, is costly and time-consuming. Monitor-While-Drilling (MWD) data captures drill response metrics like rotary speed and torque, influenced by local geology. These MWD measurements offer insights into geology, including hardness and rock type; They can be used for real-time rock recognition using advanced artificial intelligence techniques. This study focuses on developing tools for precise coal recognition and identification of the top of coal seams using MWD data. Several Machine Learning classifiers are employed, each providing unique data interpretations, and their results are integrated into a more reliable prediction. An artificial neural network is used for rock density regression, which is then used to correct depth offset between geophysical loggings and drill MWD data. The research demonstrates that MWD data can enable real-time coal seam identification, reducing the reliance on time-consuming and expensive geophysical logging. The integrated model accurately identifies the top of coal seams within a ± 20 cm margin.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».