Notice bibliographique
Résumé
A typical mining company has three important assets: the human labor-force, the orebody, and the equipment. Trucks, excavators, drilling machines, crushers, grinders, classifiers, and concentrators comprise the equipment. Mining operations that want to take advantage of economies of scale have huge equipment fleet, and the worth of the equipment may easily exceed a hundred million dollars. The reliability and availability of this equipment play critical roles in increasing the efficiency and productivity of a mining operation. The losses associated with low performance or unavailability can be significant. The contribution of this thesis can be divided into two sections. The first part proposes an effective maintenance management approach to be used in the mining industry such that equipment availability and reliability are improved. The second section investigates the reduction effect on greenhouse gas emissions due to maintenance activities since most of these enormous equipment fleets used in mining are still diesel-powered.Using failure data of a mining truck fleet in an open-pit Canadian mining operation, a case study is conducted to determine the optimal inspection intervals based on the desired reliability level to detect potential catastrophic failures. Next, a preventive maintenance scheduling plan based on systems’ rejuvenation after each repair is explored for mining equipment. Finally, the relationship between equipment reliability and CO2 emissions is quantified and a regression model to predict emission is developed. The research outcomes show that the proposed approach has the potential to increase the efficiency and productivity of the mining equipment and can be used to contribute to equipment management towards more sustainable mining operations
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».