Atmospheric fuzzy risk assessment of confined spaces at mine reclamation sites
Notice bibliographique
Résumé
In 2006, a tragic accident took place at the Sullivan mine in Kimberley, British Columbia. Four people died as the result of their entry into an oxygen-depleted sampling station located at the toe of a waste dump. The dump had been in active use for over 50 years and the sampling shed for about 5 years without any problem. The accident was reported as being unprecedented in the history of mining. The accident shows that reclamation sites can be an atmospheric danger only recognizable if a risk assessment is carried out on a regular basis for many years after closure. It is important to conduct regular assessments since there are physical, chemical and environmental factors that affect oxygen-depletion in waste dumps that change over time. In this thesis, an Atmospheric Fuzzy Risk Assessment (AFRA) tool was devised to recognize confined space dangers at sulfide waste dumps undergoing reclamation. The tool is a fuzzy expert system to transfer knowledge on atmospheric hazards. Modeling the complex environment of a waste dump where internal and external factors change temporally and spatially using conventional mathematical tools is a difficult task. Therefore, a technique based on fuzzy logic and weighted inferencing was applied since this method relies on a heuristic approach that allow for case–based reasoning. AFRA can help mining engineers and other safety professionals to recognize this type of danger while developing a confined space inventory at any site. The second goal of this research has been to create an application for hand-held pocket PCs and/or Smart phones that can be used by first-responders to provide answers about a possible confined space situation to help them decide to enter or not into that space.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».