Capacity Planning Optimization Integrating Cut-Off Grade and Block Sequencing Under Economies of Scale, Cost Structures, and Grade Distribution Considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mine planning process has three major problems: (1) selection/determination of mining and processing capacities/rates, (2) cut-off grade(s), and (3) block sequencing.Currently, these problems are solved sequentially because of the large size of the problem.The sequential approach might undervalue projects.Despite significant knowledge accumulation on cut-off grade and block sequencing, capacity selection has usually been overlooked.In current practice, the capacity based on the financial resources of the investor is mainly used.This capacity selection method ignores:(i) qualitative/quantitative heterogeneity within the mineral deposit, (ii) the interdependencies between the problems (insoluble conundrum or circular loop), (iii) the effect of the economies of scale, (iv) the relationship between capacity and innovation, and (v) the relationship between mining and mineral processing capacities.As a result, mining operations frequently encounter under-capacity/over-capacity issues, resulting in profit losses.This thesis focuses on optimizing capacity planning by exploring its relationships with cut-off grade and block sequencing.Economies of scale represent a significant phenomenon that complicates capacity planning, especially when multiple interdependent capacities are involved.Rapid technological innovations First and foremost, I would like to extend my deepest gratitude to my supervisor, Professor Mustafa Kumral, for his exceptional guidance, immense knowledge, and unwavering patience.Despite his demanding schedule, he consistently took the time to warmly welcome me and clarify the critical concepts and aspects of my research.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle