Toward Safer Mines: A Robust Wireless Sensor Network Placement for Real-World Underground Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Wireless sensor networks (WSN) are essential for monitoring operations, environmental conditions, and ensuring worker safety in underground mining environments. A key challenge in deploying these networks lies in achieving sufficient sensor coverage and reliable connectivity to enable early incident detection and timely response. While existing approaches primarily focus on deployment efficiency, this paper introduces a safety-driven optimization model that accounts for the complete underground mine structure and its specific operational conditions. The proposed algorithm minimizes the number of deployed nodes—reducing capital expenditure (CAPEX)—while meeting occupational safety standards by ensuring sensor coverage at critical points of interest and maintaining network connectivity. Compared to existing models, our method reduces the number of required nodes by up to 82%, while satisfying both k-coverage and k-connectivity requirements. Unlike conventional strategies based on idealized assumptions, our approach is tailored to the real-world conditions of Colombian underground mines. Simulation results demonstrate that achieving connectivity demands more nodes than coverage when both are evaluated under equivalent conditions. The algorithm was validated in two prototype mines, achievingk= 2 for both coverage and connectivity—ensuring that each point of interest is monitored by at least two sensors and connected via two link-disjoint communication paths. This redundancy enhances fault tolerance by providing backup for both sensing and communication. Finally, we introduce two new metrics for evaluating k-coverage and k-connectivity, designed to assess the robustness of WSN in underground mining and tunnel environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».