Shaft Location Selection Based on Case-based Reasoning Cost Estimation Model
Notice bibliographique
Résumé
In the mining industry, the selection of the location of a given piece of infrastructure is one of the most critical decision-making problems; some examples of infrastructure in the mine are the concentrator plant, the workshops, the waste dump, the tailing pond, the warehouse, the shaft, and others.Among all these, the shaft is one of the most expensive infrastructures in the lifetime of the underground mine.The principal function of a shaft is to transport ore, materials utilities, and the staff from the mine to the surface and vice versa, in addition is often the sole access to the underground operations.Given that the shaft location significantly affects the profitability and underground operations at a mine, its location is a key consideration in the mine design process.Selecting the shaft location is a complex process influenced by various factors, the primary ones being the positions and shapes of the orebodies, ore tonnage, rock characteristics, sinking method, mining equipment, and presence of water.The cost of excavating and transporting the ore, which depends on a complex combination of these factors, serves as the principal metric to evaluate the shaft location selection.Additionally, due to the high level of uncertainty around some of the problem's parameters, the selection of the shaft location can also be seen as a highrisky decision-making process.In this research study, a technically feasible polygon is initially defined for shaft localization, then it is discretized on the surface.For each discrete pattern a shaft sinking cost is calculated using a robust cost estimation model, and with the operational cost, the total cost associated to this discrete pattern is obtained.The best location for the shaft will be the grid cell with the minimum total cost.Given that there are many parameters are uncertain in this localization problem, a Monte-Carlo scheme is applied to evaluate the associated risks.The proposed methodology is tested through a case study.It provides a framework to facilitate the selection of the shaft location while considering the inherent uncertainties associated with some of the project parameters.I am grateful to my research supervisor
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».