Novel optimization models for surface and underground mine planning
Notice bibliographique
Résumé
Mine planning and optimization affect efficiency, profitability and productivity of operations significantly.Low commodity prices, high resource degredation maintenance costs and high fixed infrastructure costs necessitate the use of optimal decision making tools for mining companies to make profit.All mines have different characteristics and planning phases.In this research, different optimization problems that suit various mining techniques and planning stages are studied.In essential, there are two types of mining: surface mining and underground mining.Surface mining operations are generally long-term because overburden must be removed to access the profitable orebody.This requires strategic long-term planning at the feasibility stage.The first publication in the scope of this research focuses on long-term surface mine planning with environmental considerations.The provided solution optimizes the problem using mixed integer linear programming (MILP).When operation starts and bench sectors are mined on a daily basis, the need for short term planning arises.The second publication addresses the dig-limit optimization problem, which is an important part of short-term planning.With the proposed MILP optimization method, the ore-waste boundaries are delineated with the equipment size constraints.Although underground mining also starts with exploration and resource estimation/simulation stages, the problems that need to be addressed are very different from surface mining techniques and it has its own unique challenges.Special focus is given to the subi I would like to express my gratitude to Prof. Mustafa Kumral for being an exceptional supervisor with his invaluable guidance and insights.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».