Advance in Detection and Management for Underground Coal Fires: A Global Technological Overview
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing spontaneous combustion of coal seams beneath the earth’s surface leads to the exhaustion of nonrenewable resources and poses a substantial threat to environmental integrity. Precise and efficacious monitoring of subsurface coal fire activities is an indispensable precondition for the prevention and management of coalfield conflagrations, as well as for the exploitation of geothermal energy resources. The accurate detection and localization of covert coal fires depend on the procurement and analytical assessment of distribution data for parameters that are intrinsically linked to the activities associated with coal combustion. To this end, our review work investigated the theoretical foundations, application effects, and inherent limitations of the diverse detection techniques currently available. It has been observed that the ambiguities inherent to individual detection tools can be effectively mitigated through the cross validation of findings derived from multiple detection tools. The role of detection tools can be extended to the entire process of coal fire management, yet the distinct contributions of each tool throughout the various stages of the process warrant further investigation and elucidation. In addition, the potential of emerging technologies such as machine learning algorithms and 5 G networks to promote automation and intelligence in coal fire management work was also discussed. It is our hope that the insights presented herein will serve as a valuable resource for policymakers and stakeholders in the formulation of effective strategies for the prevention and control of coalfield fires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».