Towards safer mining: the role of modelling software to find missing persons after a mine collapse

Purpose. The purpose of the study is to apply science and technology to determine the most likely location of a container in which three miners were trapped after the Lily mine disaster. Following the collapse of the Crown Pillar at Lily Mine in South Africa on the 5th of February 2016, there was a national outcry to find the three miners who were trapped in a surface container lamp room that disappeared in the sinkhole that formed during the surface col-lapse. Methods. At a visit to Lily Mine on the 9th of March, the Witwatersrand Mining Institute suggested a two-way strategy going forward to find the container in which the miners are trapped and buried. The first approach, which is the subject of this paper, is to test temporal 3D modeling software technology to locate the container, and second, to use scientific measurement and testing technologies. The overall methodology used was to first, request academia and research entities within the University to supply the WMI with ideas, which ideas list was compiled as responses came in. These were scrutinized and literature gathered for a conceptual study on which these ideas are likely to work. The software screening and preliminary testing of such software are discussed in this article. Findings. The findings are that software modeling is likely to locate the present position of the container, but accurate data and a combination of different advanced software packages will be required, but at tremendous cost. Originality. This paper presents original work on how software technology can be used to locate missing miners. Practical implications. The two approaches were not likely to recover the miners alive because of the considerable time interval, but will alert the rescue team and mine workers when they come in close proximity to them.Мета. Визначення можливого місця локалізації лампового приміщення контейнера, в якому опинилися три шахтаря після аварії на шахті Лілі (Барбертон, Мпумаланга) методом комп’ютерного моделювання. Після обвалення стельового цілика на шахті Лілі 5 лютого 2016 року почалася національна кампанія з порятунку трьох шахтарів, які залишилися у ламповому приміщенні поверхневого транспортного контейнера, що провалився в утворену після вибуху воронку. Методика. Співробітниками Гірничого Інституту (Уітуотерс) запропонована двостадійна стратегія пошуку контейнера, в якому існує ймовірність знаходження шахтарів. В рамках першого підходу (який розглядається у даній статті) для виявлення контейнера здійснювалось випробування комп’ютерної технології 3D-моделювання в часі. Другий підхід передбачав технологію проведення наукового вимірювання та експерименту. В цілому, методологія включала, насамперед, підключення викладацького та наукового складу університету до вирішення проблеми шляхом комплексної генерації ідей, які були об’єднані в загальний список, вивчені із залученням відповідних літературних джерел, і найбільш реалістичні ідеї були виділені із загального переліку. Дана стаття розглядає результати комп’ютерної експертизи цих ідей та перевірки надійності відповідного програмного забезпечення. Результати. Для зручності моделювання процес обвалення був розділений на три окремі фази: руйнування воронки, руйнування західного схилу та небезпека ковзання на південних схилах. Ідентифіковано програмні технології, які можуть імітувати рух контейнера у перших двох фазах обвалення. В результаті моделювання у програмному забезпеченні ParaView виявлено місце розташування даного контейнера. Виконано аналіз південного схилу за допомогою ArcGIS і складені карти небезпеки схилу для району, а також підземні карти порятунку з маршрутами евакуації. Встановлено, що комп’ютерне моделювання може визначити місцезнаходження контейнера, але для цього потрібні точні вихідні дані й комплекс дорогих високоефективних програмних пакетів. Наукова новизна. Вперше застосовано комплекс комп’ютерних технологій та програмного забезпечення для пошуку зниклих шахтарів після аварійних ситуацій у підземному просторі шахт. Практична значимість. При застосуванні двостадійної стратегії пошуку шахтарів, що опинилися під завалом порід, команда рятувальників отримає сигнал про наближення до їх місцезнаходження.Цель. Определение возможного места локализации лампового помещения контейнера, в котором оказались три шахтера после аварии на шахте Лили (Барбертон, Мпумаланга) методом компьютерного моделирования. После обрушения потолочного целика на шахте Лили 5 февраля 2016 года началась национальная кампания по спасению трех шахтеров, оставшихся в ламповом помещении поверхностного транспортного контейнера, который провалился в воронку, образовавшуюся после взрыва. Методика. Сотрудниками Горного Института (Уитуотерс) предложена двухстадийная стратегия поиска контейнера, в котором существует вероятность нахождения шахтеров. В рамках первого подхода (который рассматривается в данной статье) для обнаружения контейнера производилось испытание компьютерной технологии 3D-моделирования во времени. Второй подход предполагал технологию проведения научного измерения и эксперимента. В целом, методология включала, прежде всего, подключение преподавательского и научного состава университета к решению проблемы путем комплексной генерации идей, которые были объединены в общий список, изучены с привлечением соответствующих литературных источников, и наиболее реалистичные идеи были выделены из общего списка. Настоящая статья рассматривает результаты компьютерной экспертизы данных идей и проверки надежности соответствующего программного обеспечения. Результаты. Для удобства моделирования процесс обрушения был разделен на три отдельные фазы: разрушение воронки, разрушение западного склона и опасность скольжения на южных склонах. Идентифицированы программные технологии, которые могут имитировать движение контейнера в первых двух фазах обрушения. В результате моделирования в программном обеспечении ParaView выявлено местоположение данного контейнера. Выполнен анализа южного склона с помощью ArcGIS и составлены карты опасности склона для района, а также подземные карты спасения с маршрутами эвакуации. Установлено, что компьютерное моделирование может определить местонахождение контейнера, но для этого нужны точные исходные данные и комплекс дорогостоящих высокоэффективных программных пакетов. Научная новизна. Впервые применен комплекс компьютерных технологий и программного обеспечения для поиска пропавших шахтеров после аварийных ситуаций в подземном пространстве шахт. Практическая значимость. При применении двухстадийной стратегии поиска шахтеров, оказавшихся под завалом пород, команда горноспасателей получит сигнал о приближении к их местонахождению.The results of the article were obtained without the support of any of the projects or funding

Generating Video Descriptions with Topic Guidance

Generating video descriptions in natural language (a.k.a. video captioning) is a more challenging task than image captioning as the videos are intrinsically more complicated than images in two aspects. First, videos cover a broader range of topics, such as news, music, sports and so on. Second, multiple topics could coexist in the same video. In this paper, we propose a novel caption model, topic-guided model (TGM), to generate topic-oriented descriptions for videos in the wild via exploiting topic information. In addition to predefined topics, i.e., category tags crawled from the web, we also mine topics in a data-driven way based on training captions by an unsupervised topic mining model. We show that data-driven topics reflect a better topic schema than the predefined topics. As for testing video topic prediction, we treat the topic mining model as teacher to train the student, the topic prediction model, by utilizing the full multi-modalities in the video especially the speech modality. We propose a series of caption models to exploit topic guidance, including implicitly using the topics as input features to generate words related to the topic and explicitly modifying the weights in the decoder with topics to function as an ensemble of topic-aware language decoders. Our comprehensive experimental results on the current largest video caption dataset MSR-VTT prove the effectiveness of our topic-guided model, which significantly surpasses the winning performance in the 2016 MSR video to language challenge.Comment: Appeared at ICMR 201

Broadband Records of Earthquakes in Deep Gold Mines and a Comparison with Results from SAFOD, California

For one week during September 2007, we deployed a temporary network of field recorders and accelerometers at four sites within two deep, seismically active mines. The ground-motion data, recorded at 200 samples/sec, are well suited to determining source and ground-motion parameters for the mining-induced earthquakes within and adjacent to our network. Four earthquakes with magnitudes close to 2 were recorded with high signal/noise at all four sites. Analysis of seismic moments and peak velocities, in conjunction with the results of laboratory stick-slip friction experiments, were used to estimate source processes that are key to understanding source physics and to assessing underground seismic hazard. The maximum displacements on the rupture surfaces can be estimated from the parameter Rv, where v is the peak ground velocity at a given recording site, and R is the hypocentral distance. For each earthquake, the maximum slip and seismic moment can be combined with results from laboratory friction experiments to estimate the maximum slip rate within the rupture zone. Analysis of the four M 2 earthquakes recorded during our deployment and one of special interest recorded by the in-mine seismic network in 2004 revealed maximum slips ranging from 4 to 27 mm and maximum slip rates from 1.1 to 6:3 m=sec. Applying the same analyses to an M 2.1 earthquake within a cluster of repeating earthquakes near the San Andreas Fault Observatory at Depth site, California, yielded similar results for maximum slip and slip rate, 14 mm and 4:0 m=sec

Implementation of explosion safety regulations in design of a mobile robot for coal mines

The article focuses on specific challenges of the design of a reconnaissance mobile robotic system aimed for inspection in underground coal mine areas after a catastrophic event. Systems that are designated for these conditions must meet specific standards and regulations. In this paper is discussed primarily the main conception of meeting explosion safety regulations of European Union 2014/34/EU (also called ATEX-from French "Appareils destines a etre utilises en ATmospheres Explosives") for Group I (equipment intended for use in underground mines) and Category M1 (equipment designed for operation in the presence of an explosive atmosphere). An example of a practical solution is described on main subsystems of the mobile robot TeleRescuera teleoperated robot with autonomy functions, a sensory subsystem with multiple cameras, three-dimensional (3D) mapping and sensors for measurement of gas concentration, airflow, relative humidity, and temperatures. Explosion safety is ensured according to the Technical Report CLC/TR 60079-33 "s" by two main independent protections-mechanical protection (flameproof enclosure) and electrical protection (automatic methane detector that disconnects power when methane breaches the enclosure and gets inside the robot body).Web of Science811art. no. 230

A Novel Deep Learning Framework for Internal Gross Target Volume Definition from 4D Computed Tomography of Lung Cancer Patients

In this paper, we study the reliability of a novel deep learning framework for internal gross target volume (IGTV) delineation from four-dimensional computed tomography (4DCT), which is applied to patients with lung cancer treated by Stereotactic Body Radiation Therapy (SBRT). 77 patients who underwent SBRT followed by 4DCT scans were incorporated in a retrospective study. The IGTV_DL was delineated using a novel deep machine learning algorithm with a linear exhaustive optimal combination framework, for the purpose of comparison, three other IGTVs base on common methods was also delineated, we compared the relative volume difference (RVI), matching index (MI) and encompassment index (EI) for the above IGTVs. Then, multiple parameter regression analysis assesses the tumor volume and motion range as clinical influencing factors in the MI variation. Experimental results demonstrated that the deep learning algorithm with linear exhaustive optimal combination framework has a higher probability of achieving optimal MI compared with other currently widely used methods. For patients after simple breathing training by keeping the respiratory frequency in 10 BMP, the four phase combinations of 0%, 30%, 50% and 90% can be considered as a potential candidate for an optimal combination to synthesis IGTV in all respiration amplitudes