Ex situ hyperspectral sensing and machine learning for tailings characterization
Notice bibliographique
Résumé
Understanding tailings properties at high spatial resolutions is needed for many geotechnical analyses. While tailings properties can be characterized using undisturbed samples and in situ tests, the current methods face limitations regarding adequate spatial resolution and comprehensive property assessment. This study explores the use of hyperspectral sensing and convolutional neural networks for the simultaneous prediction of 12 tailings properties, including percent sand, silt, clay, fines content, solids content, gravimetric moisture content, volumetric moisture content, saturation, void ratio, porosity, total density, and dry density. Tailings from a precious metal mine were used to prepare samples with diverse properties and hyperspectral data were captured. The tailings-hyperspectral dataset was then split into training and testing subsets, a convolutional neural network was optimized and trained, and the model’s performance was assessed using the testing data. The prediction of particle size distribution metrics and moisture metrics have root mean squared errors below 8% with coefficients of determinations above 0.95. Predictions of void ratio, porosity, total density, and dry density have poorer performance than other properties. However, density predictions have lower errors for samples with high saturation. Results show promise for the rapid characterization of tailings properties using hyperspectral data.
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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 | 0,000 | 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 ».