Digital Twins and Enabling Technology Applications in Mining: Research Trends, Opportunities, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Industry 4.0 is making a positive impact on the world’s industries in areas such as productivity, efficiency, reliability, and human safety. Although the mining industry has not undergone revolutionary digital change, numerous technologies have been applied and improved during the past two decades. Through a systematic literature survey, this study presents research trends, opportunities, and challenges in the context of digital twinning in the mining industry. The research team initially set the objectives of the research and formulated the search criteria to extract the most relevant and manageable number of scientific peer-reviewed publications. The gathered publications were then filtered using a web-based text reading and analysis environment based on defined criteria. The filtrate of the first step was then refined by manually reading through abstracts, introductions, and conclusions while classifying relevant publications based on aspects such as the country of origin, technologies, and application areas. The filtrate of the second step was subjected to detailed manual reading to further explore the technologies and applications to capture the research trends, opportunities, and challenges. The research outcomes indicate that China, the USA, Australia, Russia, and Canada are the leading countries in this research context. Creating a safer mining environment using virtual reality is popular among other applications and technologies. In the last twenty years, academic institutions and scholars have led research efforts compared to the industry. Over the past five years, both have significantly increased their research contributions, presenting various opportunities and challenges to inspire future studies.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».