A Review of the State-of-the-Art Optimization Algorithms for Dimensional Stone Cutting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the dimension stone quarrying industry, the presence of fractures and discontinuities within in-situ blocks presents significant challenges, leading to substantial waste production. As a result, the economic viability of ornamental stone quarries relies on the implementation of optimization algorithms to determine ideal cutting directions and block dimensions. These approaches seek to minimize waste generation while maximizing the extraction of non-fractured commercial-sized blocks. This review examines cutting-edge optimization algorithms for dimensional stone cutting through a systematic literature review (SLR) using the PRISMA methodology. The study identified 37 articles from 20 nations, including Italy, Iran, China, Canada, Germany, Croatia, Vietnam, Portugal, Australia, Spain, Austria, USA, Poland, Pakistan, Egypt, Russia, Turkey, Sweden, Japan, and Slovenia, which discussed various optimization algorithms used in the dimensional stone quarry industry. The analysed articles cover a wide range of tools and methods, from ground penetrating radar (GPR) and scanline surveys to photogrammetry and advanced modelling techniques such as 3DEC and Discrete Fracture Networks. Qualitative analysis was conducted using four major databases: Scopus, ScienceDirect, Web of Science, and Springer Nature Link. The findings indicate that all identified optimization algorithms can be categorized into two main groups: those focused on fracture and discontinuity detection and modelling, and those centred on block geometry modelling. In this SLR, GPR technology stands out as a key tool, widely used for its non-destructive nature and effectiveness in identifying fractures and discontinuities within quarry locations. In addition to GPR, stochastic modelling techniques such as discrete fracture networks have also shown effectiveness in simulating fracture networks. Algorithms for block geometry modelling aim to determine the shape, size, and arrangement of quarry blocks. Various algorithms for analyzing block geometry, such as SlabCutOpt, 3D Block Expert, BlockCutOpt, and RANSAC, are commonly combined with fracture modelling tools and algorithms such as DFN and GPR fracture data to improve optimization. This integration is essential for the effective extraction and processing of ornamental stones. The ability to view block boundaries in three dimensions significantly improves decision-making processes, enhances ornamental stone quarry operations, and reduces waste. This SLR offers a comparative framework by examining these different algorithms, allowing for a better understanding of their advantages, constraints, and suitability in diverse ornamental stone-quarrying environments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».